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在 Apache Spark 中，转换算子（Transformation）是用于对 RDD（弹性分布式数据集）进行转换操作的函数。这些操作是惰性的，即在调用转换算子时，Spark 并不会立即执行计算，而是记录下转换操作的轨迹，等待行动算子触发时才真正执行。
以下是一些常见的 Spark 转换算子及其功能：
单值类型转换算子
- map(func)：对 RDD 中的每个元素应用函数
func，返回一个新的 RDD。- 示例：将一个包含整数的 RDD 中的每个元素乘以 2。
- flatMap(func)：类似于
map，但每个输入元素可以映射为多个输出元素，返回一个扁平化的新 RDD。- 示例：将文本行分割为单词。
- filter(func)：根据函数
func的返回值（布尔值）筛选 RDD 中的元素，返回一个包含满足条件元素的新 RDD。- 示例：从一个包含整数的 RDD 中筛选出偶数。
- distinct()：对 RDD 中的元素进行去重操作。
- glom()：将 RDD 中的每个分区变成一个数组。
双值类型转换算子
- union(otherRDD)：对两个 RDD 进行并集操作。
- intersection(otherRDD)：对两个 RDD 进行交集操作。
- subtract(otherRDD)：对两个 RDD 进行差集操作。
- zip(otherRDD)：将两个 RDD 中的元素按索引配对，形成键值对。
键值对类型转换算子
- groupByKey()：对 RDD 中的键值对，按照键进行分组，将相同的键对应的值聚合到一起。
- 示例：统计每个单词的出现次数。
- reduceByKey(func)：对 RDD 中的键值对，按照键进行分组后，使用函数
func对每个键对应的值进行聚合操作。- 示例：计算每个单词的出现次数总和。
- combineByKey(createCombiner, mergeValue, mergeCombiners)：对 RDD 中的键值对进行更复杂的聚合操作。
- partitionBy(partitioner)：根据指定的分区器对 RDD 中的键值对进行分区。
其他转换算子
- coalesce(numPartitions)：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。
- repartition(numPartitions)：对 RDD 进行重新分区。
- sortby(keyfunc)：对 RDD 中的元素进行排序。
这些转换算子是 Spark 数据处理流程的核心，通过合理选择和组合算子，可以高效地处理大规模数据。