分类(按输入分区和输出分区)
1. 一对一
- map: 通过f(x)实现一一对应的运算，输入输出RDD分区不变
map
- flatmap: 通过f(x)实现一一对应的运算，和map不同的是输出分区将合并为一个RDD分区（不管输入有几个RDD分区）
flatmap
- mapPartitions: 按照f(x)把输入分区过滤为输出分区，输入输出RDD分区不变
mapPartitions
- glom: 把输入分区数据集合成Array结构放在输出分区中，输入输出RDD分区不变
glom
2. 多对一
- union: 将输入分区的RDD中的多个或一个RDD分区合并为输出分区中的RDD的一个RDD分区（不去重），输入输出RDD个数不变
union
- cartesian: 将输入分区做笛卡尔积，RDD合并为一个，输入RDD总分区不变
cartesian
3. 多对多
- groupBy: 根据key值整合（** 不太明白，以后补充**）
groupBy
4. 输出分区为输入分区子集
- filter: 根据f(x)进行过滤，f(x) return true 保留，RDD分区一致
filter
- distinct: 去重，RDD分区一致
distinct
- subtract: 输入分区中RDD中对应的RDD分区做差积，RDD数、RDD分区数一致（** 不知道差积结果为空的情况 **）
subtract
- simple: SampledRDD（withReplacement，fraction，seed）
·withReplacement=true，表示有放回的抽样；
·withReplacement=false，表示无放回的抽样。
