一、groupBy
将数据根据指定的规则进行分组, 分区默认不变，但是数据会被打乱重新组合，我们将这样的操作称之为 shuffle。极限情况下，数据可能被分在同一个分区中，一个组的数据在一个分区中，但是并不是说一个分区中只有一个组。
例子：将奇数偶数分为两组
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4), 2)
val groupRDD: RDD[(Int, Iterable[Int])] = rdd.groupBy(_ % 2)
groupRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}二、filter
将数据根据指定的规则进行筛选过滤，符合规则的数据保留，不符合规则的数据丢弃。当数据进行筛选过滤后，分区不变，但是分区内的数据可能不均衡，生产环境下，可能会出现数据倾斜。
例子：过滤出奇数
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val filterRDD: RDD[Int] = rdd.filter(_ % 2 == 1)
filterRDD.collect().foreach(println)
sc.stop()
}三、sample
根据指定的规则从数据集中抽取数据
sample算子需要传入三个参数
第一个参数表示，抽取数据后是否将数据放回 ture(放回),false(丢弃)
第二个参数表示：
1.如果抽取不放回：每条数据被抽取的概率，基准值
2.如果抽取放回：表示每条数据可能被抽取的次数
第三个参数表示，抽取数据时随机算法的种子，不传递的话，那么使用当前系统时间
例子：
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10))
println(rdd.sample(false, 0.4,1).collect().mkString(","))
println(rdd.sample(false, 0.4).collect().mkString(","))
println(rdd.sample(true, 2).collect().mkString(","))
sc.stop()
}四、distinct
用于将数据集中重复的数据去重
例子：去除重复数据
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,1,2,3,4))
val rdd1: RDD[Int] = rdd.distinct()
rdd1.collect().foreach(println)
sc.stop()
}五、coalesce
根据数据量缩减分区，用于大数据集过滤后，提高小数据集的执行效率
当 spark 程序中，存在过多的小任务的时候，可以通过 coalesce 方法，收缩合并分区，减少分区的个数，减小任务调度成本
第一个参数是预期分区数，第二是参数是是否开启shuffle
第二个参数是是否开启shuffle
coalesce算子默认情况下不会将分区的数据打乱重新组合
这种情况下的缩减分区可能会导致数据不均衡，出现数据倾斜
如果想让数据均衡，可以进行shuffle处理
coalesce算子也可以扩大分区，但如果不进行shuffle操作，是没有意义的，不起作用
例子：将三个分区缩减为两个分区
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6),3)
//val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.coalesce(2,true)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}六、repartition
该操作内部其实执行的是 coalesce 操作，参数 shuffle 的默认值为 true，也就是默认开启shuffle无论是将分区数多的，RDD 转换为分区数少的 RDD，还是将分区数少的 RDD 转换为分区数多的 RDD，repartition操作都可以完成，因为无论如何都会经 shuffle 过程。
例子：从两个分区扩大为三个分区
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd=sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5,6),2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.repartition(3)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}七、sortBy
该操作用于排序数据。在排序之前，可以将数据通过传入的函数表达式进行处理，之后按照传入的函数表达式处理的结果进行排序，默认为升序排列。排序后新产生的 RDD 的分区数与原 RDD 的分区数一致。中间存在 shuffle 的过程。
第一个参数：依据指定规则来排序
第二个参数：默认为升序(true)，降序(false)
sortBy默认情况下不改变分区，但是中间存在shuffle操作
def main(args: Array[String]): Unit = {
val sparkConf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("Operator")
val sc = new SparkContext(sparkConf)
val rdd=sc.makeRDD(List(7,4,3,5,6,1),2)
val newRDD: RDD[Int] = rdd.sortBy(num => num)
newRDD.saveAsTextFile("output")
sc.stop()
}
