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RDD转换算子总结
RDD转换算子分为Value类型、双Value类型和Key - Value类型。
1、Value类型
- map：对数据逐条映射转换，可改变数据类型或值。如 dataRDD.map(num => num * 2
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运行结果：
2）mapPartitions：以分区为单位处理数据，可过滤数据。与 map 相比，它是批处理，性能高但可能占内存。如 dataRDD.mapPartitions(datas => datas.filter(_ == 2)) 。
运行结果：
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3）mapPartitionsWithIndex：类似 mapPartitions ，处理时可获取分区索引。
4）flatMap：先扁平化数据再映射，会将输入对象映射为集合后连成大集合。如 dataRDD.flatMap(list => list) 。
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运行结果：
5）glom：将分区数据转为内存数组，分区不变。
运行结果：
6）groupBy：按规则分组数据，会打乱重组（shuffle）。
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7）filter：按规则筛选数据，可能导致数据倾斜。
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运行结果：
8）sample：按规则抽取数据，有放回（泊松算法）或不放回（伯努利算法）。
运行结果：
9）distinct：去重数据，可指定分区数。
运行结果：
10）coalesce：缩减分区，提高小数据集效率。
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11）repartition：内部执行 coalesce ，默认 shuffle=true ，可改变分区数。
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12）sortBy：排序数据，可指定排序规则和分区数。
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运算结果：
2、双Value类型
13）intersection：求两个RDD交集。
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14）union：求并集，重复数据不去重。
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15）subtract：求差集，保留源RDD非重复元素。
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16）zip：将两个RDD元素按位置合并为键值对。
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3. Key - Value类型
17）partitionBy：按指定 Partitioner 重新分区，默认分区器为HashPartitioner 。
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18）groupByKey：按 key 分组 value 。
运行结果：
19） reduceByKey：按 key 聚合 value ，可预聚合，性能高。
运行结果：
20）aggregateByKey：分区内和分区间按不同规则计算。
运行结果：
21）foldByKey：分区内和分区间计算规则相同时，是 aggregateByKey 的简化。
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22）combineByKey：通用聚集函数，可改变数据结构。
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23）sortByKey：按 key 排序， key 需实现 Ordered 接口。
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24) join：连接两个RDD中相同 key 的元素。
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25) leftOuterJoin：类似SQL左外连接。
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26) cogroup：将相同 key 的元素分组到一个RDD中。
运行结果：
