map(func)：对DStream中的所有的元素进行func转换生成新的DStream

flatMap(func)：和map方法类似，先对DStream中的元素进行func运算，然后压平，就是说，如果有一个元素是集合或者数组，那么会被拆成一个一个的元素

filter(func)：对DStream中的元素进行func运算，把返回true的元素组成一个新的DStream

repartition(numPartitions): DStream重分区

union(otherStream)：合并两个DStream

count()： 返回DStream中RDD中的元素的个数

reduce(func)：聚合DStream中RDD的元素

countByValue()：统计值出现的次数

reduceByKey(func, [numTasks])：对相同key的value进行func操作

join(otherStream, [numTasks])：相同key进行连接，(K, V) join (K, W) -> (K, (V, W))

cogroup(otherStream, [numTasks]):相同key进行右边的转换 (K, V) cogroup (K, W) (K, Seq[V], Seq[W])

transform(func)： 对DStream中的RDD做func操作返回另外一个RDD

wordCounts.transform(rdd =>{    rdd.filter(_._1 == "hello")    rdd})

updateStateByKey(func)：根据key更新以前操作的结果，这个方法可以做累计操作，使用该方法要设置检查点目录，updateStateByKey方法参数需要指定类型

sc.setCheckpointDir("D://checkpoints/")
// 设置日志级别sc.setLogLevel("ERROR")val ds1 = wordCounts.updateStateByKey[Int]((x:Seq[Int], y:Option[Int]) => {    val newValue = http://www.mamicode.com/x.sum + y.getOrElse(0)>

Spark Streaming Transformations