请给出常用的RDD转换操作API并说明其作用。

好的，常用的RDD转换操作API包括：

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

2. filter(func)：对RDD中的每个元素应用给定的函数，返回一个包含满足函数条件的元素的新RDD。

3. flatMap(func)：对RDD中每个元素应用给定的函数，返回一个新的RDD，其中返回的值被展开到新的RDD中。

4. mapPartitions(func)：与map操作类似，但是函数应用于RDD的每个分区，而不是每个元素。

5. union(otherDataset)：返回一个新的包含源RDD和另一个RDD的所有元素的RDD。

6. distinct([numTasks]))：返回一个新的仅包含非重复元素的RDD。

7. groupByKey([numTasks])：在一对（K，V）的RDD上应用，返回一个（K，Iterable < V >）元素对的新RDD。

8. reduceByKey(func, [numTasks])：在具有相同键的一对（K，V）对的RDD上应用，将值V逐个合并。

以上是常用的RDD转换操作API及其作用。

相关问题

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。

rdd转换操作和行动操作的区别是什么

RDD转换操作和行动操作的区别主要体现在它们对Spark计算的触发时机和计算结果的返回方式上。

1. 触发时机：RDD转换操作是惰性计算，只有在行动操作触发之前，转换操作并不会立即执行，只有当需要返回计算结果时，Spark才会执行转换操作。而行动操作则是立即触发计算，需要立即返回计算结果。

2. 返回方式：RDD转换操作返回的是一个新的RDD，它是一个惰性计算的中间结果，不会触发计算，只有在行动操作触发时才会被计算。而行动操作返回的是计算结果，这个结果可以被驱动程序直接使用。

总之，RDD转换操作和行动操作是Spark计算中的两种不同的操作类型，转换操作是惰性计算的中间结果，只有通过行动操作才能触发计算并返回结果。而行动操作则是立即触发计算，并返回计算结果。