今天主要学的是RDD
参考教程：
https://www.jianshu.com/p/6411fff954cf
https://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8899715.html#_label0_0
RDD叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象。
RDD的三个基本特性：分区、不可变、并行操作
1.分区
每一个RDD包含的数据被存储在系统的不同节点上。
2.不可变
每个RDD都是只读的，只有对现有的RDD进行转化操作才能得到新的RDD。好处：在RDD的计算过程中，不需要立刻去存储计算出的数据本身，只要记录每个RDD是经过哪些转化操作（Transformation）而来的，即只需要记录依赖关系。一方面可以提高计算效率，一方面错误恢复会更容易。这也是RDD叫做“弹性”分布式数据集的一个原因。
3.并行操作
因为 RDD 的分区特性，所以其天然支持并行处理的特性。即不同节点上的数据可以分别被处理，然后生成一个新的 RDD。
RDD的结构
1.Partitions
分片，即数据集的基本组成单位。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
2.SparkContext
是所有 Spark 功能的入口，代表了与 Spark 节点的连接，可以用来创建 RDD 对象以及在节点中的广播变量等等。一个线程只有一个 SparkContext
3.SparkConf
是一些配置信息
4.Partitioner
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转换 |
含义 |
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map(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
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filter(func) |
返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
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flatMap(func) |
类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
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mapPartitions(func) |
类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
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mapPartitionsWithIndex(func) |
类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
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sample(withReplacement, fraction, seed) |
根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
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union(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
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intersection(otherDataset) |
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
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distinct([numTasks])) |
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
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groupByKey([numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
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reduceByKey(func, [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
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aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) |
先按分区聚合 再总的聚合 每次要跟初始值交流 例如：aggregateByKey(0)(_+_,_+_) 对k/y的RDD进行操作 |
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sortByKey([ascending], [numTasks]) |
在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
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sortBy(func,[ascending], [numTasks]) |
与sortByKey类似，但是更灵活 第一个参数是根据什么排序 第二个是怎么排序 false倒序 第三个排序后分区数 默认与原RDD一样 |
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join(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD 相当于内连接（求交集） |
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cogroup(otherDataset, [numTasks]) |
在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
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cartesian(otherDataset) |
两个RDD的笛卡尔积 的成很多个K/V |
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pipe(command, [envVars]) |
调用外部程序 |
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coalesce(numPartitions) |
重新分区 第一个参数是要分多少区，第二个参数是否shuffle 默认false 少分区变多分区 true 多分区变少分区 false |
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repartition(numPartitions) |
重新分区 必须shuffle 参数是要分多少区 少变多 |
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repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) |
重新分区+排序 比先分区再排序效率高 对K/V的RDD进行操作 |
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foldByKey(zeroValue)(seqOp) |
该函数用于K/V做折叠，合并处理 ，与aggregate类似 第一个括号的参数应用于每个V值 第二括号函数是聚合例如：_+_ |
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combineByKey |
合并相同的key的值 rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n) |
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partitionBy（partitioner） |
对RDD进行分区 partitioner是分区器 例如new HashPartition(2 |
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cache |
RDD缓存，可以避免重复计算从而减少时间，区别：cache内部调用了persist算子，cache默认就一个缓存级别MEMORY-ONLY ，而persist则可以选择缓存级别 |
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persist |
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Subtract（rdd） |
返回前rdd元素不在后rdd的rdd |
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leftOuterJoin |
leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以前面的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。 |
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rightOuterJoin |
rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join，返回结果以参数中的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可 |
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subtractByKey |
substractByKey和基本转换操作中的subtract类似只不过这里是针对K的，返回在主RDD中出现，并且不在otherRDD中出现的元素 |
Action
触发代码的运行，一段spark代码里面至少需要有一个action操作.