RDD分区

转换操作

对于RDD而言，每一次转换操作都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用
转换得到的RDD是惰性求值的，也就是说，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会发生真正的计算，开始从血缘关系源头开始，进行物理的转换操作

filter(func)

scala> val lines =sc.textFile(file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt)
scala> val linesWithSpark=lines.filter(line => line.contains(“Spark”))

map(func)

map(func)操作将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集
scala> data=Array(1,2,3,4,5)
scala> val rdd1= sc.parallelize(data)
scala> val rdd2=rdd1.map(x=>x+10)

flatMap(func)

scala> val lines = sc.textFile(“file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt”)
scala> val words=lines.flatMap(line => line.split(" "))

groupByKey()

groupByKey()应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable)形式的数据集

reduceByKey(func)

reduceByKey(func)应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合后得到的结果

行动操作

行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。

scala> val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int]=ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at <console>:24
scala> rdd.count()
res0: Long = 5
scala> rdd.first()
res1: Int = 1
scala> rdd.take(3)
res2: Array[Int] = Array(1,2,3)
scala> rdd.reduce((a,b)=>a+b)
res3: Int = 15
scala> rdd.collect()
res4: Array[Int] = Array(1,2,3,4,5)
scala> rdd.foreach(elem=>println(elem))

惰性机制

所谓的“惰性机制”是指，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会触发“从头到尾”的真正的计算
这里给出一段简单的语句来解释Spark的惰性机制
scala> val lines = sc.textFile(“data.txt”)
scala> val lineLengths = lines.map(s => s.length)
scala> val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)