学习spark：二、RDD的Transformations操作_下列对rdd操作中,选项均是转换操作(transformations)

一、简介

　　Spark中的核心数据模型是弹性分布式数据集（RDD），而弹性分布式数据集（RDD）是个抽象类，具体的实现是由各个子类实现的。Spark将常用的大数据操作都转换为对RDD的子类操作。
　　Transformation操作的对象有两种：Value数据类型，Key-Value数据类型。下面将这两种数据类型的操作列出来：

二、Translation操作

2.1 Value数据类型

map(func)
　　将原来RDD中的每个元素通过自定义函数func转换为一个包含新元素的RDD。

filter(func)
　　对原有RDD中的元素进行过滤，每个元素输入到func函数中，如果func函数返回为true则保留，返回false则丢弃。

flatMap(func)
　　功能与map相似，但是输出的是一个集合。

mapPatitions(func)
　　功能与map相似，但是mapPatitions获取的是每个分区的迭代器。

mapPationsWithIndex(func)
　　功能与mapPatitions相似，但是func函数要返回一个表示分区index的interger类型的值

sanple(withReplacement, fraction, seed)
　　对数据集中的数据进行采样，想成一个新的RDD

union(otherDateset)
　　将两个数据类型相同的RDD合并成一个RDD

intersection(oterDataset)
　　返回一个包含两个数据类型相同的RDD的交集的全新的RDD

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