Transformations
下面的表格展示了Spark常用的transformations。查阅RDD API的文档(Scala,Java,Python)和pair RDD 方法文档(Scala,Java)可以得到更多细节。
(这里太多了，隔日再翻译)
| Transformation | 含义 |
|---|---|
| map(func) | 返回一个新的分布式数据集，是通过函数func处理每个源元素组成的 |
| filter(func) | 返回一个新的数据集，通过选择源元素使得 func返回 true的组成 |
| flatMap(func) | 类似Map，但每个输入项可以被映射到0到更多的输出产品（所以func应返回序列而不是单一的项）。 |
| mapPartitions(func) | 类似Map,但分别返回的是每个RDD分区（块），所以func当运行在T类型的RDD上时，必须是类型Iterator<T> => Iterator<U> |
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