基本 rdd 的 transformation
假設有乙個 rdd ，其中的元素有 ：
函式目的
示例結果
map()將函式應用到 rdd 中的每乙個元素並以 rdd 的形式返回結果
rdd.map(x => x+1)
flatmap()將函式應用到 rdd 中的每乙個元素，並以 rdd 的形式返回 iterator 的內容。通常用於提取詞語。
rdd.flatmap(x => x.to(3))
filter()返回乙個 rdd, 該 rdd 中僅包含了能夠通過filter()函式的元素
rdd.filter(x => x != 1)
distinct()去除重複項
rdd.distinct()
兩個 rdd 的 transformation
假設有兩個 rdd, 分別包含了 和 :
函式目的
示例結果
union()並集，生成乙個包含了兩個 rdd 元素的 rdd
rdd.union(other)
intersection()交集，生成 rdd 包含了在兩個 rdd 中同時出現的元素
rdd.intersection(other)
subtract()移除乙個 rdd 中的內容
rdd.subtract(other)
cartesian()以另乙個 rdd 的 笛卡爾積
rdd.cartesian(other), …, (3, 5)
假設有乙個 rdd ，其中的元素有 ：
函式目的
示例結果
collect()返回 rdd 中的所有元素
rdd.collect()
count()rdd 中的元素數目
rdd.count()4
countbyvalue()rdd 中每個元素出現的次數
rdd.countbyvalue()
take(num)返回 rdd 中的 num 個元素
rdd.take(2)
top(num)返回 rdd 中的前 num 個元素
rdd.top(2)
takeordered(num)(ordering)基於 ordering 返回 num 個元素
rdd.takeordered(2)(myordering)
takesample(withreplacement, num, [seed])隨機返回 num 個元素
rdd.takesample(false, 1)不確定
reduce(func)並行地組合 rdd 中的元素(比如，sum)
rdd.reduce((x, y) => x + y)9
fold(zero)(func)與reduce()一樣只是需要提供乙個 0
rdd.fold(0)((x, y) => x + y)9
aggregate(zerovalue)(seqop, combop)與reduce()相似，不過用於返回不同型別
rdd.aggregate((0, 0))((x, y) => (x._1 + y, x._2 + 1), (x, y) => (x._1 + y._1, x._2 + y._2))(9, 4)
foreach(func)將 func 應用到 rdd 中的每乙個元素
rdd.foreach(func)無
以上內容參見 << learning spark >>, 其**示例可在 github 上找到 learning-spark.
只用 操作實現 ， ， 操作
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