tranformationRDD
转换 rdd:
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
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
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）
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]
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]
union(otherDataset)
对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD
intersection(otherDataset)
对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD
distinct([numTasks]))
对源RDD进行去重后返回一个新的RDD
groupByKey([numTasks])
在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD
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
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
sortBy(func,[ascending], [numTasks])
与sortByKey类似，但是更灵活
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
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
coalesce(numPartitions)
减少 RDD 的分区数到指定值。
repartition(numPartitions)
重新给 RDD 分区
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner)
重新给 RDD 分区，并且每个分区内以记录的 key 排序
actionRDD
动作 rdd:
reduce(func)
reduce将RDD中元素前两个传给输入函数，产生一个新的return值，新产生的return值与RDD中下一个元素（第三个元素）组成两个元素，再被传给输入函数，直到最后只有一个值为止。
collect()
在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
count()
返回RDD的元素个数
first()
返回RDD的第一个元素（类似于take(1)）
take(n)
返回一个由数据集的前n个元素组成的数组
takeOrdered(n, [ordering])
返回自然顺序或者自定义顺序的前 n 个元素
saveAsTextFile(path)
将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本
saveAsSequenceFile(path)
将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。
saveAsObjectFile(path)
将数据集的元素，以 Java 序列化的方式保存到指定的目录下
countByKey()
针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。
foreach(func)
在数据集的每一个元素上，运行函数func
foreachPartition(func)
在数据集的每一个分区上，运行函数func