1.前言

　　最近在幫公司瞭解大資料方面的技術，涉及到spark的相關內容，所以想寫個筆記記錄一下。目前用到的時spark2.1.0的版本，僅供學習參考。

2.正文

　　2.1spark官網運算元的分類

　　spark官網上面有對於運算元的描述，但是spark對於運算元的分類粒度較粗，大致為transformations和actions，其中的transformations是從一個RDD轉換操作，結果仍然為RDD；而Actions則是從RDD操作變成非RDD結果。其中的transformations是由Actions觸發的，即程式碼走到transformations的時候，並不會立即進行計算操作，而是實際等到需要action結果的時候才觸發。

• 一.Transformations
• map運算元操作
• flatMap運算元操作
• ..運算元操作
• 二.Actions
• ..運算元操作

　　以上的分類，是按照ADD實際操作的結果來劃分的，粒度相對而言較粗，實際在使用RDDapi的時候，可以將transformation的再細分，實際操作的時候，會涉及到運算元的值型別是Value型別或者是Key-Value型別的兩類。而且根據操作後返回的RDD內分割槽與輸入的RDD分割槽，也可以由一個對應關係，所以更詳細的劃分型別為：

• Transformations
• Value型別的transformations運算元
• 輸入RDD分割槽與輸出RDD分割槽一對一型別
• 1.map運算元
• 2.flatMap運算元
• 3.mapPartitions運算元
• 4.glom運算元
• 輸入RDD分割槽與輸出RDD分割槽多對一型別
• 5.union運算元
• 6.cartesian運算元
• 輸入RDD分割槽是輸出RDD分割槽子集型別
• 7.filter運算元
• 8.distinct運算元
• 9.subtract運算元
• 10.sample運算元
• 11.takeSample運算元
• Cache型別
• 12.cache運算元
• 13.persist運算元

• Key-Value型別的transformations運算元
• 輸入RDD分割槽與輸出RDD分割槽多對多型別
• 14.groupByKey運算元
• 輸入RDD分割槽與輸出RDD分割槽一對一型別
• 15.mapValues運算元
• 對單個或兩個RDD聚集
• 16.combineByKey運算元
• 17.reduceByKey運算元
• 18.partitionBy運算元
• 19.cogroup運算元
• 連線
• 20.join運算元
• 21.leftOutJoin和rightOutJoin運算元
• Actions
• 無輸出
• 22.foreach運算元
• HDFS
• 23.saveAsTextFile運算元
• 24.saveAsTextFile運算元
• SCALA或者JAVA等的集合,數字輸出型別
• 25.collect運算元
• 26.collectAsMap運算元
• 27.reduceByKeyLocally運算元
• 28.lookup運算元
• 29.count運算元
• 30.top運算元
• 31.reduce運算元
• 32.fold運算元
• 33.aggregate運算元