RDD中filter()方法的作用

在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Datasets）是对分布式数据集的抽象表示。RDD的filter()方法是用于筛选出符合指定条件的元素，返回一个新的RDD，同时保留原始RDD中的元素顺序。

具体来说，filter()方法接受一个函数作为参数，该函数的返回值为布尔型。对于RDD中的每个元素，都会调用该函数进行判断，如果返回值为true，则将该元素保留在新的RDD中，否则将其过滤掉。

例如，假设有一个包含数字的RDD，我们想要筛选出所有偶数，可以使用filter()方法：

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))
val evenRDD = rdd.filter(x => x % 2 == 0)

上述代码中，我们首先创建一个包含数字的RDD，然后使用filter()方法筛选出所有偶数，最终得到一个新的RDD（evenRDD），其中只包含偶数。