1) union(otherRDD)
RDD-->UnionRDD
2) groupByKey(numPartitions)
RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDD
groupByKey() 只需要将 Key 相同的 records 聚合在一起，一个简单的 shuffle 过程就可以完成。
3) reduceyByKey(func, numPartitions)
reduceyByKey() 相当于传统的 MapReduce
RDD-->MapPartitionsRDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDD
4) distinct(numPartitions)
RDD-->MappedRDD-->MapPartitionsRDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDD
distinct() 功能是 deduplicate RDD 中的所有的重复数据。
5) cogroup(otherRDD, numPartitions)
RDD-->CogroupRDD-->MapPartitionsRDD
与 groupByKey() 不同，cogroup() 要 aggregate 两个或两个以上的 RDD
6) intersection(otherRDD)
RDD-->MappedRDD-->CogroupRDD-->MappedValuesRDD-->FilteredRDD-->MappedRDD
intersection() 功能是抽取出 RDD a 和 RDD b 中的公共数据。
7) join(otherRDD, numPartitions)
RDD-->CogroupRDD-->MappedValuesRDD-->FlatMappedValuesRDD
join() 将两个 RDD[(K, V)] 按照 SQL 中的 join 方式聚合在一起。
8) sortByKey(ascending, numPartitions)
RDD-->ShuffledRDD-->MapPartitionsRDD
sortByKey() 将 RDD[(K, V)] 中的 records 按 key 排序，ascending = true 表示升序，false 表示降序。
9) cartesian(otherRDD)
RDD-->CartesianRDD
Cartesian 对两个 RDD 做笛卡尔集，生成的 CartesianRDD 中 partition 个数 = partitionNum(RDD a) * partitionNum(RDD b)。