spark rdd 修改

Spark RDD（Resilient Distributed Dataset）是Spark中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合。由于RDD的不可变性，它不能直接修改。但是，我们可以通过一些转换操作来创建一个新的RDD，从而实现对数据的修改。

下面是一些常用的RDD修改操作：

1. map(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。可以使用map操作来修改RDD中的元素。

2. filter(func)：根据给定的条件过滤RDD中的元素，返回一个新的RDD。可以使用filter操作来删除或保留满足特定条件的元素。

3. flatMap(func)：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个包含所有结果的新RDD。可以使用flatMap操作来修改RDD中的元素，并将每个元素映射为多个结果。

4. union(otherRDD)：将两个RDD合并为一个新的RDD。可以使用union操作将两个RDD中的数据合并在一起。

5. distinct()：去除RDD中的重复元素，返回一个新的RDD。

6. sortBy(func)：根据给定的函数对RDD中的元素进行排序，返回一个新的排序后的RDD。

需要注意的是，这些操作都是惰性求值的，只有在遇到行动操作（如collect、count等）时才会真正执行。