请给出常用的RDD转换操作算子并说明其作用

RDD是弹性分布式数据集，是Spark的核心数据模型，支持两种类型的操作：转换操作和行动操作。转换操作是指从一个RDD生成一个新的RDD，而不会触发任何计算，只是建立了RDD之间的依赖关系。常用的RDD转换操作算子包括：

1. map(func)：对RDD中的每个元素应用func函数，返回一个新的RDD。

2. filter(func)：对RDD中的每个元素应用func函数，返回一个新的RDD，其中包含满足func函数的元素。

3. flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用func函数，返回一个新的RDD，其中包含所有func函数返回的元素。

4. groupByKey()：对RDD中的元素按照key进行分组，并返回一个(K, Iterable[V])类型的RDD。

5. reduceByKey(func)：对RDD中的元素按照key进行分组，并对每个分组中的元素应用func函数，返回一个(K, V)类型的RDD。

6. sortByKey()：对RDD中的元素按照key进行排序，并返回一个(K, V)类型的RDD。

7. union(otherRDD)：将当前RDD与另一个RDD进行合并，并返回一个包含所有元素的新RDD。

8. join(otherRDD)：将两个RDD按照key进行连接，并返回一个(K, (V1, V2))类型的RDD。

这些常用的RDD转换操作算子可以构建复杂的数据处理流程，并能够在分布式环境下高效地进行计算。