Scala中创建RDD的方式
1. 并行程序中的集合创建RDD ;
2.使用textFile方法，通过本地文件或HDFS创建RDD
1.Transformation算子:
Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。
1):filter 过滤数据，返回true的数据会被留下;
2):map 将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射变为一个新的元素。特点：输入一条，输出一条数据。
3):flatmap 先map后flat。与map类似，每个输入项可以映射为0到多个输出项。特点:输入一条,输出多条数据;
4):mapPartitions mapPartitions 遍历的是每个分区中的数据，一个个分区的遍历,相对于map 一条条处理数据，性能比较高。
5):mapPartitionsWithIndex 想对于mapPartitions可以拿到RDD中的每个分区号，以及分区中的数据;
6):mapValues 作用于kv格式RDD,只能对v操作
7):flatMapValues 作用在K,V格式的RDD上，展开每一个key的value,返回多个k,v
8):groupBy 根据指定的规则分组
9):groupByKey 根据key 去将相同的key 对应的value合并在一起
10):sortBy 排序，参数中指定按照什么规则去排序，第二个参数 true/false 指定升序或者降序
11):sortByKey 默认按照key去排序，作用在K,V格式的RDD上
12):aggregateByKey 首先是给定RDD的每个分区一个初始值，RDD中每个分区内按照相同的key，结合初始值去合并，最后RDD之间相同的key 聚合。
13):reduceByKey 将相同的Key根据按照所给逻辑进行处理。
14):combinByKey 首先给RDD中每个分区中的每个key一个初始值,其次在RDD每个分区内部 相同的key聚合一次,再次在RDD不同的分区之间将相同的key结果聚合一次;
15):sample 参数sample(有无放回抽样，抽样的比例，种子),有种子和无种子的区别：有种子是只要针对数据源一样，都是指定相同的参数，那么每次抽样到的数据都是一样的;没有种子是针对同一个数据源，每次抽样都是随机抽样
16):intersection 取两个RDD的交集，两个RDD的类型要一致,结果RDD的分区数与父rdd多的一致;
17):substract 取RDD的差集subtract两个RDD的类型要一致，结果RDD的分区数与subtract算子前面的RDD的分区个数一致;
18):union 合并RDD ，两个RDD必须是同种类型，不必要是K,V格式的RDD 分区数等于两者之和;
19):zip 将两个RDD 对应分区内的数据合成一个K,V格式的RDD,分区数要相同，每个分区中的元素必须相同,分区数不变
20):zipWithIndex 将RDD和数据下标压缩成一个K,V格式的RDD
21):join （K,V）格式的RDD和（K,V）格式的RDD按照key相同join 得到（K,(V,W)）格式的数据,join会产生shuffle
22):rightOuterJoin (K,V)格式的RDD和(K,W)格式的RDD 使用rightOuterJoin结合是以右边的RDD出现的key为主，得到（K,(Option(V)，W)）
23):leftOuterJoin (K,V)格式的RDD和(K,W)格式的RDD 使用leftOuterJoin结合是以左边的RDD出现的key为主，得到（K,(V,Option(W))）
24):distinct 去重，有shuffle产生，内部实际是 map+reduceByKey+map实现
2.Action算子
Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。
count 返回数据集中的元素数。会在结果计算完成后回收到Driver端。
take(n) 返回一个包含数据集前n个元素的集合。
first first=take(1),返回数据集中的第一个元素。
foreach 循环遍历数据集中的每个元素，运行相应的逻辑。
collect 将计算结果回收到Driver端。
3.控制算子
控制算子有三种，cache,persist,checkpoint，以上算子都可以将RDD持久化，持久化的单位是partition。cache和persist都是懒执行的。必须有一个action类算子触发执行。checkpoint算子不仅能将RDD持久化到磁盘，还能切断RDD之间的依赖关系。
1) cache
默认将RDD的数据持久化到内存中。cache是懒执行。从代码中可以看出cache和MEMORY级别的persist()一样
2) persist：
可以指定持久化的级别。最常用的是MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。”_2”表示有副本数。
3) cache和persist的注意事项：
1. cache和persist都是懒执行，必须有一个action类算子触发执行。
2. cache和persist算子的返回值可以赋值给一个变量，在其他job中直接使用这个变量就是使用持久化的数据了。持久化的单位是partition。
3. cache和persist算子后不能立即紧跟action算子。
4. cache和persist算子持久化的数据当applilcation执行完成之后会被清除。
4) checkpoint
checkpoint将RDD持久化到磁盘，还可以切断RDD之间的依赖关系。checkpoint目录数据当application执行完之后不会被清除。
5) checkpoint 的执行原理：
1. 当RDD的job执行完毕后，会从finalRDD从后往前回溯。
2. 当回溯到某一个RDD调用了checkpoint方法，会对当前的RDD做一个标记。
3. Spark框架会自动启动一个新的job，重新计算这个RDD的数据，将数据持久化到HDFS上。
6) 优化：对RDD执行checkpoint之前，最好对这个RDD先执行cache，这样新启动的job只需要将内存中的数据拷贝到HDFS上就可以，省去了重新计算这一步。
