1. map算子：对RDD中的数据逐条进行映射转换，可实现类型或值的转换。函数签名为 def map[U: ClassTag](f: T => U): RDD[U] 。
2. mapPartitions算子：以分区为单位处理数据，可进行任意处理。与 map 相比， map 是分区内串行处理， mapPartitions 是批处理； map 主要用于数据转换， mapPartitions 可改变数据量； mapPartitions 性能较高，但可能导致内存溢出。其函数签名为 def mapPartitions[U: ClassTag](f: Iterator[T] => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] 。
3. mapPartitionsWithIndex算子：以分区为单位处理数据，处理时可获取当前分区索引，函数签名为 def mapPartitionsWithIndex[U: ClassTag](f: (Int, Iterator[T]) => Iterator[U], preservesPartitioning: Boolean = false): RDD[U] 。
4. flatMap算子：先将数据扁平化，再进行映射处理。与 map 不同， map 将每条数据映射为一个新对象， flatMap 先映射为新集合再连接成大集合。函数签名为 def flatMap[U: ClassTag](f: T => TraversableOnce[U]): RDD[U] 。
5. glom算子：将同一个分区的数据转换为内存数组，分区不变，函数签名为 def glom(): RDD[Array[T]] 。
6. groupBy算子：根据指定规则分组数据，会打乱重组数据（shuffle），分区默认不变，一个组的数据在一个分区，但一个分区可能有多个组。函数签名为 def groupBy[K](f: T => K)(implicit kt: ClassTag[K]): RDD[(K, Iterable[T])] 。
7. filter算子：依据指定规则筛选数据，保留符合规则的数据，丢弃不符合的。筛选后分区不变，但分区内数据可能不均衡，可能引发数据倾斜。函数签名为 def filter(f: T => Boolean): RDD[T] 。
8. sample算子：按指定规则从数据集中抽取数据，有放回（泊松算法）和不放回（伯努利算法）两种方式。函数签名为 def sample(withReplacement: Boolean, fraction: Double, seed: Long = Utils.random.nextLong): RDD[T] 。
9.distinct算子：用于去除数据集中的重复数据，有两个重载函数，可指定分区数。
10.coalesce算子：根据数据量缩减分区，适用于大数据集过滤后，能提高小数据集执行效率，可减少任务调度成本。
11.repartition算子：内部执行coalesce操作，shuffle参数默认值为true，可实现分区数的增加或减少，都会经过shuffle过程。
12.sortBy算子：用于对数据进行排序，可先通过指定函数处理数据，再按处理结果排序，默认升序，新RDD分区数与原RDD一致，排序过程存在shuffle。
13.intersection算子：求两个RDD的交集并返回新RDD。
14.union算子：求两个RDD的并集并返回新RDD，重复数据不会去重。
15.subtract算子：以源RDD元素为主，去除两个RDD中的重复元素，保留源RDD的其他元素（求差集）。
16.zip算子：将两个RDD中的元素以键值对形式合并，键为第一个RDD中的元素，值为第二个RDD中相同位置的元素。
17.partitionBy算子：依据指定的Partitioner重新分区数据，Spark默认分区器为HashPartitioner。
18.groupByKey算子：按key对value分组，有默认分区、指定分区数、指定分区器三种重载形式。
19.reduceByKey算子：按相同key聚合value，可在shuffle前预聚合，性能优于groupByKey；与groupByKey相比，它兼具分组和聚合功能。
20.aggregateByKey算子：可依不同规则分别进行分区内和分区间计算。
21.foldByKey算子：当分区内和分区间计算规则相同时，是aggregateByKey的简化形式。
22.combineByKey算子：功能强大，可灵活处理key - value型RDD的聚集操作，允许返回值类型与输入不一致。
