Value类型：
9) distinct
➢ 函数签名
def distinct()(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
def distinct(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
➢ 函数说明
将数据集中重复的数据去重
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
))
val dataRDD1 = dataRDD.distinct()
val dataRDD2 = dataRDD.distinct(2)
10) coalesce
➢ 函数签名
def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false,
partitionCoalescer: Option[PartitionCoalescer] = Option.empty)
(implicit ord: Ordering[T] = null)
: RDD[T]
➢ 函数说明
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率
当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),6)
val dataRDD1 = dataRDD.coalesce(2)
11) repartition
➢ 函数签名
def repartition(numPartitions: Int)(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T]
➢ 函数说明
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true。无论是将分区数多的RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),2)
val dataRDD1 = dataRDD.repartition(4)
12) sortBy
➢ 函数签名
def sortBy[K](
f: (T) => K,
ascending: Boolean = true,
numPartitions: Int = this.partitions.length)
(implicit ord: Ordering[K], ctag: ClassTag[K]): RDD[T]
➢ 函数说明
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过f 函数进行处理，之后按照 f 函数处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程。
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
1,2,3,4,1,2
),2)
val dataRDD1 = dataRDD.sortBy(num=>num, false, 4)
val dataRDD2 = dataRDD.sortBy(num=>num, true, 4)
双Value类型：
13) intersection
➢ 函数签名
def intersection(other: RDD[T]): RDD[T]
➢ 函数说明
对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)
14) union
➢ 函数签名
def union(other: RDD[T]): RDD[T]
➢ 函数说明
对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD（重复数据不会去重）
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)
15) subtract
➢ 函数签名
def subtract(other: RDD[T]): RDD[T]
➢ 函数说明
以源 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将源RDD的其他元素保留下来。（求差集）
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)
16) zip
➢ 函数签名
def zip[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)]
➢ 函数说明
将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD
中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List("a","b","c","d"))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD = dataRDD1.zip(dataRDD2)
flatMap
➢ 函数签名
def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U]
➢ 函数说明
将处理的数据进行扁平化后再进行映射处理，所以算子也称之为扁平映射。
val dataRDD = sparkContext.makeRDD(List(
List(1,2),List(3,4)
),1)
val dataRDD1 = dataRDD.flatMap(
list => list
)
map和flatMap的区别：
map会将每一条输入数据映射为一个新对象。
flatMap包含两个操作：会将每一个输入对象输入映射为一个新集合，然后把这些新集合连成一个大集合。
partitionBy
➢ 函数签名
def partitionBy(partitioner: Partitioner): RDD[(K, V)]
➢ 函数说明
将数据按照指定 Partitioner 重新进行分区。Spark 默认的分区器是 HashPartitioner
val rdd: RDD[(Int, String)] =
sc.makeRDD(Array((1,"aaa"),(2,"bbb"),(3,"ccc")),3)
val rdd2: RDD[(Int, String)] =
rdd.partitionBy(new HashPartitioner(2))
函数说明
将数据源的数据根据 key 对 value 进行分组
val dataRDD1 =
sc.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",4)))
val dataRDD2 = dataRDD1.groupByKey()
val dataRDD3 = dataRDD1.groupByKey(2)
val dataRDD4 = dataRDD1.groupByKey(new HashPartitioner(2))
可以将数据按照相同的 Key 对 Value 进行聚合
val dataRDD1 = sc.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",4)))
val dataRDD2 = dataRDD1.reduceByKey(_+_)
val dataRDD3 = dataRDD1.reduceByKey(_+_, 2)
将数据根据不同的规则进行分区内计算和分区间计算val dataRDD1 =
sc.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",4)))
val dataRDD2 =
dataRDD1.aggregateByKey(0)(_+_,_+_)
val dataRDD1 =
sc.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3),("a",4)))
val dataRDD2 = dataRDD1.foldByKey(0)(_+_)
现有数据 List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93), ("a", 95), ("b", 98))，求每个key的总值及每个key对应键值对的个数
val list: List[(String, Int)] = List(("a", 88), ("b", 95), ("a", 91), ("b", 93),("a", 95), ("b", 98))
val input: RDD[(String, Int)] = sc.makeRDD(list, 2)
val combineRDD: RDD[(String, (Int, Int))] = input.combineByKey(
(_, 1), //a=>(a,1)
(acc: (Int, Int), v) => (acc._1 + v, acc._2 + 1), //acc_1为数据源的value，acc_2为key出现的次数，二者进行分区内部的计算
(acc1: (Int, Int), acc2: (Int, Int)) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2) //将分区内部计算的结果进行分区间的汇总计算，得到每个key的总值以及每个key出现的次数
)
在一个(K,V)的 RDD 上调用，K 必须实现 Ordered 接口(特质)，返回一个按照 key 进行排序
val dataRDD1 = sc.makeRDD(List(("a",1),("b",2),("c",3)))
val sortRDD1: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(true)
val sortRDD2: RDD[(String, Int)] = dataRDD1.sortByKey(false)