1、map算子

对RDD内的元素进行逐个处理，并返回一个新的RDD，可以使用lambda以及链式编程，简化代码。

 注意：再python中的lambda只能有行，如果有多行，要写成外部函数；（T）->U表示要传入一个函数

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
# pyspark无法自动寻到python的编译器，所以需要我们自己手动配置
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='"D:\\softer\\anaconda\\Anacond\\python.exe"'conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark")
sc =SparkContext(conf=conf)
rdd1=sc.parallelize(["123,123","123,123"]) # list类型
rdd2=rdd1.map(lambda x:x.split(","))
print(rdd2.collect())
sc.stop()

2、FlatMap算子

整体逻辑与map相同，但多了一个嵌套解除功能

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
# pyspark无法自动寻到python的编译器，所以需要我们自己手动配置
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='"D:\\softer\\anaconda\\Anacond\\python.exe"'conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark")
sc =SparkContext(conf=conf)
rdd1=sc.parallelize(["123,123","123,123"]) # list类型
rdd2=rdd1.flatMap(lambda x:x.split(","))
print(rdd2.collect())
sc.stop()

flatMap ->  ['123', '123', '123', '123']

map ->  [['123', '123'], ['123', '123']](少了一层[ ])

3、reduce算子

功能：对传入的数据进行聚合

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
# pyspark无法自动寻到python的编译器，所以需要我们自己手动配置
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='"D:\\softer\\anaconda\\Anacond\\python.exe"'conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark")
sc =SparkContext(conf=conf)
rdd1=sc.parallelize([1,2,3,4,5,6,6]) # list类型
print(rdd1.reduce(lambda x,y: x+y)) # 27
sc.stop()

4、reduceBykey算子

功能：传入数据组，能进行分组，并进行逻辑运算。

from pyspark import SparkConf,SparkContext
import os
# pyspark无法自动寻到python的编译器，所以需要我们自己手动配置
os.environ['PYSPARK_PYTHON']='"D:\\softer\\anaconda\\Anacond\\python.exe"'conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark")
sc =SparkContext(conf=conf)
rdd1=sc.parallelize([('k1',10),("k2",20),('k1',30),("k2",40)]) # list类型
rdd2=rdd1.reduceByKey(lambda x,y: x+y)
print(rdd2.collect())
sc.stop()
#[('k1', 40), ('k2', 60)]

5、filter算子

功能：过滤，保留想要的数据，结果为True就对该结果进行返回；

6、distinct算子

功能：对传入的数据进行去重，不需要传入参数，直接调用该方法即可

7、sortBy算子

功能：排序，可自定义排序；func:(T)->U；ascending=False（降序）/True（升序）

numPartition=>分区（可设置为1）