| 转化 | 说明 |
| map(func) | 它返回一个新的分布式数据集，该数据集是通过将函数中的源元素传递给函数而形成的。 |
| filter(func) | 它返回一个新的数据集，该数据集是通过选择func在其上返回true的源元素形成的。 |
| flatMap(func) | 在这里，每个输入项都可以映射到零个或多个输出项，因此func应该返回一个序列而不是单个项。 |
| mapPartitions(func) | 它与map相似，但是分别在RDD的每个分区(块)上运行，因此当在类型T的RDD上运行时func必须是Iterator
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| mapPartitionsWithIndex(func) | 类似于mapPartitions，它为func提供表示分区索引的整数值，因此当在类型T的RDD上运行时，func的类型必须为(Int，Iterator
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| sample(withReplacement，fraction，seed) | 它使用给定的随机数生成器种子对数据的分数部分进行采样，无论是否进行替换。 |
| union(otherDataset) | 它将返回一个新的数据集，其中包含源数据集中的元素与参数的并集。 |
| intersection(otherDataset) | 它将返回一个新的RDD，其中包含源数据集中的元素和参数的交集。 |
| distinct([numPartitions])) | 它将返回一个新的数据集，其中包含源数据集的不同元素。 |
| groupByKey([numPartitions]) | 它返回（K，Iterable）对在（K，V）对的数据集中调用时。 |
| reduceByKey(func，[numPartitions]) | 在（K，V）对的数据集上调用时，返回（K，V）对的数据集，其中每个键的值使用给定的reduce函数func进行汇总，该函数必须为（V，V）=> V。 |
| aggregateByKey(zeroValue)(seqOp，combOp，[numPartitions]) | 在(K，V)对的数据集上调用时，返回(K，U)对的数据集，其中每个键的值使用给定的Combine函数和中性的"零"值进行汇总。 |
| sortByKey([升序]，[numPartitions]) | 它返回键-值对的数据集，按布尔值升序参数中的指定，键-值对按键升序或降序排序。 |
| join(otherDataset，[numPartitions]) | 在（K，V）和（K，W）类型的数据集上调用时，返回（K，（V，W））对的数据集，其中每个键都有所有成对的元素。通过leftOuterJoin，rightOuterJoin和fullOuterJoin支持外部联接。 |
| cogroup(otherDataset，[numPartitions]) | 在（K，V）和（K，W）类型的数据集上调用时，返回（K，（Iterable，可迭代））元组。此操作也称为groupWith。 |
| cartesian(otherDataset) | 在类型为T和U的数据集上调用时，返回(T，U)对(所有元素对)的数据集。 |
| pipe(command，[envVars]) | 通过shell命令将RDD的每个分区放入管道，例如Perl或bash脚本。 |
| coalesce(numPartitions) | 它将RDD中的分区数量减少到numPartitions。 |
| repartition(numPartitions) | 它随机重新随机排列RDD中的数据，以创建更多或更少的分区，并在整个分区之间保持平衡。 |
| repartitionAndSortWithinPartitions(分区程序) | 它根据给定的分区程序对RDD进行重新分区，并在每个结果分区中，按其键对记录进行排序。 |
| 动作 | 说明 |
| reduce(func) | 它使用函数func(接受两个参数并返回一个)来聚合数据集的元素。该函数应该是可交换的和关联的，以便可以并行正确地计算它。 |
| collect() | 它在驱动程序中将数据集的所有元素作为数组返回。通常在过滤器或其他操作返回足够小的数据子集之后有用。 |
| count() | 它返回数据集中的元素数。 |
| first() | 它返回数据集的第一个元素(类似于take(1))。 |
| take(n) | 它返回一个数组，其中包含数据集的前n个元素。 |
| takeSample(withReplacement，num，[seed]) | 它返回一个数组，该数组包含数据集中num个元素的随机样本，有无替换，也可以预先指定一个随机数生成器种子。 |
| takeOrdered(n，[ordering]) | 它使用自然顺序或自定义比较器返回RDD的前n个元素。 |
| saveAsTextFile(path) | 它用于将数据集的元素作为文本文件(或文本文件集)写入本地文件系统，HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定目录中。 Spark会在每个元素上调用toString，以将其转换为文件中的一行文本。 |
| saveAsSequenceFile(path) (Java和Scala) |
它用于将数据集的元素作为Hadoop SequenceFile写入本地文件系统，HDFS或任何其他Hadoop支持的文件系统中的给定路径中。 |
| saveAsObjectFile(path) (Java和Scala) |
它用于使用Java序列化以简单格式写入数据集的元素，然后可以使用SparkContext.objectFile()进行加载。 |
| countByKey() | 它仅在类型(K，V)的RDD上可用。因此，它会返回(K，Int)对的哈希图以及每个键的计数。 |
| foreach(func) | 它在数据集的每个元素上运行一个函数，以消除副作用，例如更新累加器或与外部存储系统进行交互。 |
