概述： 在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）是一个容错的、并行的数据结构，可以在大规模数据上进行高效的并行计算。RDD提供了丰富的转换算子，可以对数据进行各种类型的转换和处理。本文将介绍RDD的单值类型转换算子，让您能够更好地理解和使用Spark的数据处理能力。
1. map
map是RDD中最基本的转换算子之一，它将输入RDD中的每个元素通过一个函数进行处理，并返回一个新的RDD。使用map算子可以对每个单独的元素进行转换，而不需要关心其他元素。
示例代码：
val inputRDD = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
val resultRDD = inputRDD.map(x => x * 2)
上述代码中，我们创建了一个包含1到5的RDD，并使用map算子将每个元素乘以2，得到新的RDD。
2. filter
filter算子用于过滤RDD中的元素，只保留满足条件的元素，剔除不满足条件的元素。使用filter算子时，需要提供一个函数作为参数，这个函数返回一个布尔值，用于判断是否保留该元素。
示例代码：
val inputRDD = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))
val resultRDD = inputRDD.filter(x => x % 2 == 0)
上述代码中，我们创建了一个包含1到5的RDD，并使用filter算子过滤出只有偶数的RDD。
3. flatMap
flatMap算子将RDD中的每个元素通过一个函数进行处理，并返回一个新的RDD。与map算子不同的是，flatMap算子的返回值类型不需要与输入RDD的类型保持一致，可以是多个元素组成的序列。
示例代码：
val inputRDD = sc.parallelize(List("Hello Spark", "I love Spark", "Spark is great"))
val resultRDD = inputRDD.flatMap(x => x.split(" "))
上述代码中，我们创建了一个包含字符串的RDD，并使用flatMap算子将每个字符串拆分成单词，得到新的RDD。
4. union
union算子将两个RDD进行合并，返回一个包含两个RDD中所有元素的新RDD。
示例代码：
val inputRDD1 = sc.parallelize(List(1, 2, 3))
val inputRDD2 = sc.parallelize(List(4, 5, 6))
val resultRDD = inputRDD1.union(inputRDD2)
上述代码中，我们创建了两个包含整数的RDD，并使用union算子将它们合并成一个新的RDD。
5. distinct
distinct算子用于去重，它返回一个包含输入RDD中唯一元素的新RDD。
示例代码：
val inputRDD = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 3, 4, 5))
val resultRDD = inputRDD.distinct()
上述代码中，我们创建了一个包含重复元素的RDD，并使用distinct算子去除重复元素。
6. sortBy
sortBy算子用于对RDD中的元素进行排序，默认是升序排列。需要提供一个函数作为参数，用于指定排序的规则。
示例代码：
val inputRDD = sc.parallelize(List(5, 3, 1, 4, 2))
val resultRDD = inputRDD.sortBy(x => x)
上述代码中，我们创建了一个包含整数的RDD，并使用sortBy算子将它们按升序排序。
总结
本文介绍了RDD的单值类型转换算子，包括map、filter、flatMap、union、distinct和sortBy。这些算子可以帮助我们对数据进行各种类型的转换和处理，以满足不同的业务需求。
参考资料：
本文来自极简博客，作者：时尚捕手，转载请注明原文链接：Spark-RDD算子（单值类型转换算子）
