一、RDD算子
Spark提供了丰富的用于操作RDD的方法，这些方法被称为算子。一个创建完成的RDD只支持两种算子：转化算子和行动算子。
二、准备
（一）准备数据文件
1.在 /home 目录下创建 words.txt 文件，在文件中写入一段数据
2.将 words.txt上传到HDFS系统的 /park 目录里 （创建/park命令：hdfs dfs -mkdir /park)
命令：hdfs dfs -put words.txt /park
3.查看HDFS系统 /park/words.txt内容
命令：hdfs dfs -cat /park/words.txt
（二）启动Spark Shell
1.启动HDFS服务
命令：start-dfs.sh
2.启动Spark服务
进入Spark的sbin目录执行命令：./start-all.sh
3.启动Spark
执行名命令： spark-shell --master spark://master:7077
三、转化算子
转化算子负责对RDD中的数据进行计算并转化为新的RDD。Spark中的所有转化算子都是惰性的，因为它们不会立即计算结果，而只是记住对某个RDD的具体操作过程，直到遇到行动算子才会与行动算子一起执行。
（一）映射算子——map()
1.映射算子功能
map()是一种转化算子，它接收一个函数作为参数，并把这个函数应用于RDD的每个元素，最后将函数的返回结果作为结果RDD中对应元素的值。
2.映射算子案例
预备工作：创建一个RDD - rdd1
执行命令：val rdd1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6))
任务1、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2
对rdd1应用map()算子，将rdd1中的每个元素平方并返回一个名为rdd2的新RDD
利用神奇占位符_可以写得更简洁
若需要查看计算结果，则可使用行动算子collect()。（collect是采集或收集之意）
（二）过滤算子 - filter()
1、过滤算子功能
filter(func)：通过函数func对源RDD的每个元素进行过滤，并返回一个新RDD，一般而言，新RDD元素个数会少于原RDD。
2、过滤算子案例
任务1、过滤出列表中的偶数
基于列表创建RDD，然后利用过滤算子得到偶数构成的新RDD
基于列表创建 rdd1 ：val rdd1 = sc.makeRDD(List(4, 7, 9, 2, 45, 89, 120, 666))
然后利用过滤算子得到偶数构成的 rdd2 ：val rdd2 = rdd1.filter(x => x % 2 == 0)
任务2、过滤出文件中包含spark的行
查看源文件/park/words.txt内容
执行命令： val lines= sc.textFile("hdfs://master:9000/park/words.txt")，读取文件 /park/words.txt生成RDD - lines
执行命令：val sparkLines = lines.filter(_.contains("spark"))，过滤包含spark的行生成RDD - sparkLines
执行命令：sparkLines.collect()，查看sparkLines内容，可以采用遍历算子，分行输出内容
（三）扁平映射算子 - flatMap()
1、扁平映射算子功能
flatMap()算子与map()算子类似，但是每个传入给函数func的RDD元素会返回0到多个元素，最终会将返回的所有元素合并到一个RDD。
2、扁平映射算子案例
任务1、统计文件中单词个数
读取文件，生成RDD - rdd1，查看其内容和元素个数
对于rdd1按空格拆分，做映射，生成新RDD - rdd2
对于rdd1按空格拆分，做扁平映射，生成新RDD - rdd3
大家可以看到，经过扁平映射，生成的RDD是一个单词构成一个元素，而rdd1是6行单词构成6个元素
执行命令：rdd3.count()，即可知单词个数
（四）按键归约算子 - reduceByKey()
1、按键归约算子功能
reduceByKey()算子的作用对像是元素为(key,value)形式（Scala元组）的RDD，使用该算子可以将相同key的元素聚集到一起，最终把所有相同key的元素合并成一个元素。该元素的key不变，value可以聚合成一个列表或者进行求和等操作。最终返回的RDD的元素类型和原有类型保持一致。
2、按键归约算子案例
任务1、在Spark Shell里计算学生总分
成绩表，包含四个字段（姓名、语文、数学、英语），只有三条记录
创建成绩列表scores，基于成绩列表创建rdd1，对rdd1按键归约得到rdd2，然后查看rdd2内
进入 :paste模式，执行如下命令：
val scores = List(("张钦林",78),("张钦林",90),("张钦林",76),
("陈燕文",95),("陈燕文",88),("陈燕文",98),
("卢志刚",78),("卢志刚",80),("卢志刚",60))
val rdd1 = sc.makeRDD(scores)
val rdd2 = rdd1.reduceByKey((x,y)=>x+y)
rdd2.collect.foreach(println)
