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以上是对应的RDD的各中操作，相对于MaoReduce只有map、reduce两种操作，Spark针对RDD的操作则比较多
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map(func)
返回一个新的分布式数据集，由每个原元素经过func函数转换后组成
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filter(func)
返回一个新的数据集，由经过func函数后返回值为true的原元素组成
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flatMap(func)
类似于map，但是每一个输入元素，会被映射为0到多个输出元素（因此，func函数的返回值是一个Seq，而不是单一元素）
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sample(withReplacement, frac, seed)
根据给定的随机种子seed，随机抽样出数量为frac的数据
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union(otherDataset)
返回一个新的数据集，由原数据集和参数联合而成
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groupByKey([numTasks])
在一个由（K,V）对组成的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。注意：默认情况下，使用8个并行任务进行分组，你可以传入numTask可选参数，根据数据量设置不同数目的Task
（groupByKey和filter结合，可以实现类似Hadoop中的Reduce功能）
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reduceByKey(func, [numTasks])
在一个（K，V)对的数据集上使用，返回一个（K，V）对的数据集，key相同的值，都被使用指定的reduce函数聚合到一起。和groupbykey类似，任务的个数是可以通过第二个可选参数来配置的。
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join(otherDataset, [numTasks])
在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用，返回一个（K,(V,W))对，每个key中的所有元素都在一起的数据集
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groupWith(otherDataset, [numTasks])
在类型为（K,V)和(K,W)类型的数据集上调用，返回一个数据集，组成元素为（K, Seq[V], Seq[W]) Tuples。这个操作在其它框架，称为CoGroup
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cartesian(otherDataset)
笛卡尔积。但在数据集T和U上调用时，返回一个(T，U）对的数据集，所有元素交互进行笛卡尔积。
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sortByKey([ascendingOrder])
在类型为( K, V )的数据集上调用，返回以K为键进行排序的（K，V）对数据集。升序或者降序由boolean型的ascendingOrder参数决定
（类似于Hadoop的Map-Reduce中间阶段的Sort，按Key进行排序）
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reduce(func)
通过函数func聚集数据集中的所有元素。Func函数接受2个参数，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行
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collect()
在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用，直接将整个RDD集Collect返回，很可能会让Driver程序OOM
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count()
返回数据集的元素个数
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take(n)
返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意，这个操作目前并非在多个节点上，并行执行，而是Driver程序所在机器，单机计算所有的元素
(Gateway的内存压力会增大，需要谨慎使用）
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first()
返回数据集的第一个元素（类似于take（1））
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saveAsTextFile(path)
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。Spark将会调用每个元素的toString方法，并将它转换为文件中的一行文本
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saveAsSequenceFile(path)
将数据集的元素，以sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，hdfs或者任何其它hadoop支持的文件系统。RDD的元素必须由key-value对组成，并都实现了Hadoop的Writable接口，或隐式可以转换为Writable（Spark包括了基本类型的转换，例如Int，Double，String等等）
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foreach(func)
在数据集的每一个元素上，运行函数func。这通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互
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mapToPair()：在数据集的每一个元素上，运行func，并返回一个键值对
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原文地址：http://www.cnblogs.com/suanec/p/4724766.html
