Transformation：转换算子
1、Map map 的输入变换函数应用于 RDD 中所有元素，而 mapPartition 应用于所有分区。区别于 mapPartitions 应用于所有分区。区别于 mapPartions 主要在于调用粒度不同。如 parallelize（1 to 10， 3），map 函 数执行 10 次，而mapPartitions 函数执行 3 次。
2、Filter（function）
过滤操作，满足 filter 内函数为 true 的 RDD 内所有元素组成一个新的数据集。
3、flatMap（function）
map 是对 RDD 中元素逐一进行函数操作映射为另外一个 RDD，而 flatMap 操作是将函数应用于 RDD 之 中的每一个元素，将返回的迭代器的所有内容构成新的 RDD。将返回的迭代器的所有内容构成 RDD。 FlatMap 与 map 区别在于 map 为“映射”,而 flatmap“先映射、后扁平化”，map 对每一次（函数） 都产生一个元素，返回一个对象，而 flatmap 多一步就是所有对象合并为一个对象
4、mapPartition(function)
区别于 foreachPartition(属于 Action，且无返回值)，mapPartitions 可获取返回值。与 Map 的区别前面 已经提到过，由于单独运行于 RDD 的每个分区上（block）所以在一个类型为 T 的 RDD 上运行时，function 必须是 Iterator => Iterator类型的方法（入参）。
5、mapPartitionsWithIndex（function） 与 mapPartitions 类似，但需要提供一个表示分区索引值的整型值作为参数，因此 function 必须是（int， Iterator）=>Iterator类型的。
6、sample （withReplacement， fraction， seed）
采样操作，用于从样本中取出部分数据。withReplacement 是否放回,fraction 采样比例,seed 用于指定的 随机数生成器的种子。（是否放回抽样分 true 和 false，fraction 取样比例为(0, 1]。seed 种子为整型实 数。）
7、union (otherDataset) 对于源数据集和其他数据集并集，不去重。
8、Intersection (otherDataset) 对于源数据和其他数据集求并集，并去重,且无序返回。
9、distinct ([numTask])
返回一个在源数据集去重之后的新数据集，即去重，并局部无序而整体有序返回。
10、groupBykey([numTask])
在一个 PairRDD 或（k,v）RDD 上调用，返回一个（k,Iterable）。主要作用是将相同的所有的键值 对分组到一个集合序列当中，其顺序是不确定的。groupByKey 是把所有的键值对集合都加载到内存中存 储计算，若一个键对应值太多，则易导致内存溢出。
11、reduceBykey([numTask])
与 groupByKey 类似，却有不同。如(a,1), (a,2), (b,1), (b,2)。groupByKey 产生中间结果为( (a,1), (a,2) ), ( (b,1), (b,2) )。而 reduceByKey 为(a,3), (b,3)。 reduceByKey 主要作用是聚合，groupByKey 主要作用是分组。（function 对于 key 值来进行聚合）
12、aggregateBykey（zeroValue）（seqOp， combOp， [numTasks]）
类似 reduceBykey,与对 pairRDD 中想用的 key 值进行聚合操作，使用初始值（seqOp 中使用，而 combOpenCL 中未使用）对应返回值为 pairRDD，而区于 aggregate（返回值为非 RDD）
13、sortByKey（[ascending], [numTasks]）
同样是基于 pairRDD 的,根据 key 值进行排序。ascending 升序，默认为 true，即升序；numTasks
14、 join (otherDataSet，[numTasks])
加入一个 RDD,在一个(k,v)和(k,w)类型的 DataSet 上调用,返回一个(k,(v,w))的 pair dataset
15、cogroup (otherDataSet，[numTasks])
合并两个 RDD，生成一个新的 RDD。实例中包含两个 Iterable 值，第一个表示 RDD1 中相同值，第二个 表示 RDD2 中相同值（key 值），这个操作需要通过 partitioner 进行重新分区，因此需要执行一次 shuffle 操作。（若两个 RDD 在此之前进行过 shuffle，则不需要）
16、cartesian（otherDataSet）
求笛卡尔积。该操作不会执行 shuffle 操作。
17、Pipe (command,[envVars])
通过一个 shell 命令来对 RDD 各分区进行“管道化”。通过 Pipe 变化将一些 shell 命令用于 Spark 中生 成新的 RDD。
18、coalesce (numPartitions)
重新分区,减少 RDD 中分区的数量到 numPartitions。
19、repartition (numPartitions)
repartition 是 coalesce 接口中 shuffle 为 true 的简易实现，即 Reshuffle RDD 并随机分区，使各分区数 据量尽可能平衡。若分区之后分区数远大于原分区数，则需要 shuffle。
20、repartitionAndSortWithinPartitions（partitioner)
该方法根据 partitioner 对 RDD 进行分区，并且在每个结果分区中按 key 进行排序。
Action: (活动算子)
1、 reduce (function) Reduce 将 RDD 中元素两两传递给输入函数，同时产生一个新值，新值与 RDD 中下一个元素在被传递给 输入函数,直到最后一个值为止。
2、 collect () 将一个 RDD 以一个 Array 数组形式返回其中所有的元素。
3、 count() 返回数据集中元素个数,默认 Long 类型。
4、 First() 返回数据集成第一个元素,(类似于 take(1))
5、takeSample(withReplacement， num， [seed]) 对于一个数据集进行随机抽样，返回一个包含 num 个随机抽样元素数组,withReplacement 表示是否有放 回抽样，参数 seed 指定生成随机数的种子。该方法仅在预期结果数组很小的情况下使用，因为所有数据 都被加载到 driver 端的内存中。
6、 take(n) 返回一个包含数据集前 n 个元素的数组,(从 0 下标到 n-1 下标的元素),不排序。
7、takeOrdered (n,[Ordered]) 返回 RDD 前 n 个元素，并按默认顺序排序（升序）或者按自定义比较器顺序排序。
8、saveAStextfile(path) 将 dataSet 中元素以文本文件的形式写入本地文件系统或者 HDFS 等。Spark 将对每个元素调用 toString方法，将数据元素转换为文本文件中的一行记录。 若将文件保存到本地文件系统，那么只会保存在 executor 所在机器的本地目录。
9、saveAsSequenceFile（path）（Java and Scala） 将 dataSet 中元素以 Hadoop SequenceFile 的形式写入本地文件系统或者 HDFS 等。（对 pairRDD 操 作)
10、saveAsObjectFile（path）（Java and Scala） 将数据集中元素以 ObjectFile 形式写入本地文件系统或者 HDFS 等。
11、 countByKey（） 用于统计 RDD[K,V]中每个 K 的数量，返回具有每个 key 的计数的（k，int）pairs 的 hashMap。
12、 foreach（function） 对数据集中每一个元素运行函数（function）。
补充：Spark2.3 及之后的官方文档中将原[numTasks]任务数参数改为了[numPartitions]分区数。
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