1、转换操作：
任意数据类型的RDD.
map()：接收一个函数,并将函数用于RDD中的每一个元素，将函数返回结果作为RDD中对应的元素值。返回类型不需要和输入类型一样。
如：url集合中每个对应url的主机名输出。
filter()：接收一个函数，并将RDD中满足该函数的元素放入新的RDD中。如输入string，输出double类型。
flatmap():每个输入元素，生成多个输出元素。
返回一个返回值序列的迭代器，不是由迭代器组成而是一个包含各个迭代器可访问的所有元素的RDD.如：把输入的字符串切分为单词。
2、伪集合操作：
要求操作的RDD有相同的数据类型。
union返回一个包含两个RDD中所有元素的RDD,如果输入的RDD中有重复数据，spark的union()操作也会包含这些重复的数据。distict()实现相同的效果。
intersection()只返回两个RDD中都有的元素。也会去掉所有重复的元素（单个RDD中重复的元素也会一起移除），但性能相比union差，需要通过网络混洗数据发现共有元素。
需要移除数据。substract(other)接收另一个RDD作为一个参数，返回一个由只存在第一个RDD中而不存在在第二个RDD中所有元素组成的RDD.也需要数据混洗。
返回两个RDD的笛卡尔积。cartesian(other)返回所有kennel的（a,b)对。a、b来自两个RDD.
如：求用户相似度，求一个RDD与自身的笛卡尔积。
3、行动操作
reduce():操作两个相同数据类型的RDD,并返回同样类型的新元素。
如函数+，对RDD进行累加，计算出所有元素的总和、元素个数、以及其他类型的聚合操作。
python中的reduce():
sum=rdd.reduce(lamba x,y: x+y)
scala中的reduce():
var sum=rdd.reduce((x,y) => x+y)
fold():接收一个与reduce()函数签名相同的函数，再加上一个“初始值”来作为每个分区第一次调用时的结果。提供的初始值应当是你提供的操作的单位元素。返回类型与操作类型相同。
aggregate():不需要返回类型与曹所的RDD类型相同。提供返回类型的初始值。然后通过一个函数把RDD中的元素合并起来放入累加器。最终还要第二个函数将累加器两两合并。
----没懂！！！
如：可来计算RDD中的平均值。
python中的aggregate()
sumCount = nums.aggregate((0,0),
(lamba acc,value:(acc[0] + value,acc[1] + 1),
(lamba acc1,acc2:(acc1[0] +acc2[0], acc1[1] + acc2[1]))))
return sumCount[0] / float(sumCount[1])
collecet():普通集合或值的形式将RDD的部分或全部数据返回驱动器的程序中。数据返回无序，要求所有数据都能在同一个单台机器的内存中。不适合处理大数据，适合单元测试使用。taken(n)返回RDD中的n个元素。
top()从RDD中获取前几个元素。
takeSample(withRelacement,num,seed)函数可以让我们从数据中获取一个采样，并指定是否替换。
foreach()：用json格式把数据发送到一个网络服务器上，或者把数据存到数据库中。可以对RDD中每个元素进行操作。
4、特定函数
有些函数只能用在特定类型的RDD
mean()、va riance()只能用在数值RDD上；join()只能用在键值对RDD上。
5、额外函数
通过import来使用隐士转换，隐士转换可以将一个RDD转换为各种封装类，就会有诸如mean(),varience()之类的额外函数。
6、RDD选择持久化(缓存)
persist()会把数据以序列化形式存在JVM的堆空间中。persist()调用本身不会触发强制求值。
unpersist()可以把手动持久化的RDD从缓存中移除。
