| Transformation |
Meaning |
| map( func) |
返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成 |
| filter( func) |
返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成 |
| flatMap( func) |
类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素） |
| sample( withReplacement, frac, seed) |
根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据 |
| union(otherDataset) |
返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成 |
| groupByKey([numTasks]) |
在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的Task （groupByKey和filter结合，可以实现类似Hadoop中的Reduce功能） |
| reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。 |
| join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集 |
| groupWith(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其它框架，称为CoGroup |
| cartesian(otherDataset) |
笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积。 |
| sortByKey([ascendingOrder]) |
在类型为( K, V )的数据集上调用，返回以K为键进行排序的（K，V）对数据集。升序或者降序由boolean型的ascendingOrder参数决定 （类似于Hadoop的Map-Reduce中间阶段的Sort，按Key进行排序） |
Actions（动作）
| Action |
Meaning |
| reduce( func) |
通过函数func聚集数据集中的所有元素。Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行 |
| collect() |
在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，很可能会让Driver程序OOM |
| count() |
返回数据集的元素个数 |
| take( n) |
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作目前并非在多个节点上，并行执行，而是Driver程序所在机器，单机计算所有的元素 (Gateway的内存压力会增大，需要谨慎使用） |
| first() |
返回数据集的第一个元素（类似于take（1）） |
| saveAsTextFile(path) |
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本 |
| saveAsSequenceFile(path) |
将数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。RDD的元素必须由key-value对组成，并都实现了Hadoop的Writable接口，或隐式可以转换为Writable（Spark包括了基本类型的转换，例如Int，Double，String等等） |
| foreach( func) |
在数据集的每一个元素上，运行函数func。这通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互 |
缓存
调用RDD的cache()方法，可以让它在第一次计算后，将结果保持存储在内存。数据集的不同部分，将会被存储在计算它的不同的集群节点上，让后续的数据集使用更快。缓存是有容错功能的，如果任一分区的RDD数据丢失了，它会被使用原来创建它的转换，再计算一次（不需要全部重新计算，只计算丢失的分区）
Shared Variables
共享变量
一般来说，当一个函数被传递给Spark操作（例如map和reduce），通常是在集群结点上运行，在函数中使用到的所有变量，都做分别拷贝，供函数操作，而不会互相影响。这些变量会被拷贝到每一台机器，而在远程机器上，在对变量的所有更新，都不会被传播回Driver程序。然而，Spark提供两种有限的共享变量，供两种公用的使用模式：广播变量和累加器
广播变量
广播变量允许程序员保留一个只读的变量，缓存在每一台机器上，而非每个任务保存一份拷贝。他们可以使用，例如，给每个结点一个大的输入数据集，以一种高效的方式。Spark也会尝试，使用一种高效的广播算法，来减少沟通的损耗。
广播变量是从变量V创建的，通过调用SparkContext.broadcast(v)方法。这个广播变量是一个v的分装器，它的只可以通过调用value方法获得。如下的解释器模块展示了如何应用：
scala> val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1, 2, 3))
broadcastVar: spark.Broadcast[Array[Int]] = spark.Broadcast(b5c40191-a864-4c7d-b9bf-d87e1a4e787c)
scala> broadcastVar.value
res0: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
在广播变量被创建后，它能在集群运行的任何函数上，被取代v值进行调用，从而v值不需要被再次传递到这些结点上。另外，对象v不能在被广播后修改，是只读的，从而保证所有结点的变量，收到的都是一模一样的。
累加器
累加器是只能通过组合操作“加”起来的变量，可以高效的被并行支持。他们可以用来实现计数器（如同MapReduce中）和求和。Spark原生就支持Int和Double类型的计数器，程序员可以添加新的类型。
一个计数器，可以通过调用SparkContext.accumulator(V)方法来创建。运行在集群上的任务，可以使用+=来加值。然而，它们不能读取计数器的值。当Driver程序需要读取值的时候，它可以使用.value方法。
如下的解释器，展示了如何利用累加器，将一个数组里面的所有元素相加
scala> val accum = sc.accumulator(0)
accum: spark.Accumulator[Int] = 0
scala> sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4)).foreach(x => accum += x)
…
10/09/29 18:41:08 INFO SparkContext: Tasks finished in 0.317106 s
scala> accum.value
res2: Int = 10