spark RDD算子

Spark RDD（Resilient Distributed Datasets）是一种弹性分布式数据集，它是Apache Spark的核心组件。RDD算子（Operators）是处理RDD的基本操作单元，它们用于对数据进行转换和动作。Spark提供了一系列的内置算子，可以分为两类：

1. **转换（Transformation）算子**：这类算子不会直接改变原始数据集，而是返回一个新的、基于原数据的RDD。常见的转换算子有map、filter、flatMap、reduceByKey、groupByKey等，它们分别对应于对每个元素应用函数、过滤元素、扁平化映射结果、键值对归约和按键分组。

2. **行动（Action）算子**：这类算子会触发实际的数据计算，并返回一个结果到驱动程序，如count、collect、sum等。行动算子会触发整个RDD的分区计算，最后将结果合并并返回给用户。

使用这些算子，开发者可以在分布式环境中高效地处理大规模数据，通过链式API的方式构建复杂的数据处理逻辑。例如，`rdd.map(...).filter(...).reduceByKey(...)` 就是一个典型的序列计算过程。