spark
--------- rdd算子学习 ---------
转换算子： 返回值还是一个rdd就是转换
是懒加载的算子，没有动作算子不执行
第一个算子 MAP 解释：一个参数传入和一个必须给的返回值，对每一个数字进行计算
第二个算子 FLATMAP 解释：先map再解除嵌套功能，参数跟map是一样的
第三个算子 reduceByKey 解释：两个参数一个返回值，类型一致，按照key分组，按照value聚合（怎么聚合都行）叠加聚合
#传入的参数只针对聚合的处理的
第四个算子 mapValues 解释：只操作value的map算子
第五个算子 groupby 解释：跟sql关键字一样，将rdd进行分组，一个传入一个返回，不限制类型
传递参数是跟那个值进行分组
第六个算子 filter 解释：过滤算子 ，一个传入参数，返回布尔型，对保留错不留
第七个算子 distinct 解释：按照几个分区去去重复，按照无参数去处理 ,顺序不保证可能需要排序算子
第七个算子 union 解释：把两个rdd合并成一个rdd算子，传入另外一个rdd算子，不去重
第八个算子 join 解释：只能用在k,v行的数据，只能用在两个二元元祖，只按照key关联
第九个算子 intersection 解释：判断两个数据是否有交集，把交集取出返回新rdd
第十个算子 glom 解释：查看分区的分布，可以看到数据在那个分区,返回一个list
第十一个算子 groupBykey 解释：要求必须十k,v类型，自动按照key分组，直接调用没有传入参数
第十二个算子 sortBy 解释：根据指定函数排序，传递一个返回一个。三个参，最后一个多少个分区进行排序
第十三个算子 sortByKey 解释：只是针对k,v类型的数据，只是针对key的,最后一个参数对key进行修改
Action算子收集算子：
第十四个算子 countByKey 解释：统计key出现次数，适用kv型的rdd
第十五个算子 collect 解释：收集所有数据到Driver中，收集所有结果集，结果集不会太大，如果太大不好弄了
第十六个算子 reduce 解释：对rdd数据集按照传入逻辑进行聚合，（T，T）-》T
第十七个算子 fold 解释：带有聚合初始值的reduce print(rdd.fold(10,lambda a, b: a + b)) 105，分区间聚合，分区内聚合
第十八个算子 first() 解释：拿到第一个元素
第十九个算子 take(5) 解释：拿到第五个元素
第二十个算子 top(5) 解释：降序排序前几个
第二十一个算子 count() 解释：计算rdd有多少数据
第二十二个算子 takeSample() 解释：随机抽样算子，参数1：是否重复，参数2：采几个，参数3：随机数种子一般不用传递
第二十三个算子 takeOrdered() 解释：排序取前n个
**********************性能比较好的函数********************
第二十四个算子 *foreach() 解释：没有返回值的map方法 fun(T)-> null,
***很重要的一点****
在分区内执行，但是没有返回值，不会把数据发送到DIRVER
效率特别高，不用对dirver回报结果
例子：链接mysql数据库，可以每一个talk并行插入
第二十五个算子 saveAsTextFile 解释：写出文件也是分区直接执行跳过DIRVER
第二十六个算子 mapPartitions 解释：分区计算代码，一次io整体过去了，跟map过程比较优秀的算子
接受一个参数一个返回值，传递迭代器对象，两个list
