Spark k-v结构转换，Spark 数据缓存，spark数据封装逻辑，spark日期处理机制的知识点

好的，我分别回答您提出的四个问题：

1. Spark k-v结构转换

在Spark中，我们可以使用 `map()`、`flatMap()`、`filter()` 等操作对RDD进行转换。如果我们的数据结构是k-v结构，我们可以使用 `mapValues()`、`flatMapValues()`、`keys()`、`values()` 等操作对key和value进行单独的转换，而不影响另一部分。

例如，我们有一个k-v结构的RDD，其中key是字符串类型，value是整数类型。我们可以使用以下代码将value加1：

val rdd: RDD[(String, Int)] = ???
val result: RDD[(String, Int)] = rdd.mapValues(_ + 1)

2. Spark 数据缓存

当我们在Spark中进行复杂计算时，通常会对中间结果进行缓存，以避免重复计算。Spark提供了两种缓存级别，即内存缓存和磁盘缓存。

我们可以使用 `cache()` 或 `persist()` 方法对RDD进行缓存。默认情况下，Spark将RDD缓存在内存中，但如果内存空间不足，则会将部分数据缓存在磁盘上。我们可以使用 `unpersist()` 方法将缓存的RDD从内存或磁盘中删除。

例如，我们有一个RDD需要进行多次计算，我们可以使用以下代码对其进行缓存：

val rdd: RDD[Int] = ???
rdd.cache()
val result1 = rdd.reduce(_ + _)
val result2 = rdd.map(_ * 2).reduce(_ + _)
rdd.unpersist()

3. Spark数据封装逻辑

在Spark中，我们可以使用case class来定义数据封装的逻辑。case class是Scala中的一种特殊类，它自动生成了一些方法，包括无参构造函数、getter和setter方法等。

例如，我们有一个存储用户信息的RDD，每个用户包含id、name和age三个属性，我们可以使用以下代码定义一个case class：

case class User(id: Int, name: String, age: Int)

然后，我们可以使用 `map()` 方法将RDD中的元素转换为User对象：

val rdd: RDD[(Int, String, Int)] = ???
val result: RDD[User] = rdd.map { case (id, name, age) => User(id, name, age) }

4. Spark日期处理机制

在Spark中，我们可以使用Java的日期时间类库或者第三方库（如Joda-Time）来处理日期时间。Spark本身提供了一些日期时间处理函数，如 `current_timestamp()`、`date_add()`、`datediff()` 等。

例如，我们有一个存储订单信息的RDD，每个订单包含id、date和price三个属性，其中date是一个字符串类型表示日期。我们可以使用以下代码将date转换为日期类型，并计算出每个订单距离今天的天数：

import java.time.LocalDate
val rdd: RDD[(Int, String, Double)] = ???
val today = LocalDate.now()
val result = rdd.map { case (id, dateStr, price) =>
  val date = LocalDate.parse(dateStr)
  val days = java.time.temporal.ChronoUnit.DAYS.between(date, today)
  (id, days, price)
}