初识spark，需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用。本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点，并提供了解新的API接口使用的方法。例子代码全部使用python实现。
1. 数据源准备
准备输入文件：
$ cat /tmp/in
apple
bag bag
cat cat cat启动pyspark：
$ ./spark/bin/pyspark使用textFile创建RDD:
>>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in", 2)查看RDD分区与数据：
>>> txt.glom().collect()
[[u‘apple‘, u‘bag bag‘], [u‘cat cat cat‘]]2. transformation
flatMap
处理RDD的每一行，一对多映射。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).collect()
[u‘apple‘, u‘bag‘, u‘bag‘, u‘cat‘, u‘cat‘, u‘cat‘]示意图：
map
处理RDD的每一行，一对一映射。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).collect()
[(u‘apple‘, 1), (u‘bag‘, 1), (u‘bag‘, 1), (u‘cat‘, 1), (u‘cat‘, 1), (u‘cat‘, 1)]示意图：
filter
处理RDD的每一行，过滤掉不满足条件的行。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).filter(lambda word: word !=‘bag‘).collect()
[u‘apple‘, u‘cat‘, u‘cat‘, u‘cat‘]
mapPartitions
逐个处理每一个partition，使用迭代器it访问每个partition的行。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).mapPartitions(lambda it: [len(list(it))]).collect()
[3, 3]示意图：
mapPartitionsWithIndex
逐个处理每一个partition，使用迭代器it访问每个partition的行，index保存partition的索引，等价于mapPartitionsWithSplit（过期函数）。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).mapPartitionsWithIndex(lambda index, it: [index]).collect()
[0, 1]示意图：
sample
根据采样因子指定的比例，对数据进行采样，可以选择是否用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子。第一个参数表示是否放回抽样，第二个参数表示抽样比例，第三个参数表示随机数seed。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).sample(False, 0.5, 5).collect()
[u‘bag‘, u‘bag‘, u‘cat‘, u‘cat‘]示意图：
union
合并RDD，不去重。
代码示例：
>>> txt.union(txt).collect()
[u‘apple‘, u‘bag bag‘, u‘cat cat cat‘, u‘apple‘, u‘bag bag‘, u‘cat cat cat‘]示意图：
distinct
对RDD去重。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).distinct().collect()
[u‘bag‘, u‘apple‘, u‘cat‘]示意图：
groupByKey
在一个（K,V）对的数据集上调用，返回一个（K，Seq[V])对的数据集。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).groupByKey().collect()
[(u‘bag‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x128a150>), (u‘apple‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x128a550>), (u‘cat‘, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x13234d0>)]
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).groupByKey().collect()[0][1].data
[1, 1]示意图：
reduceByKey
在一个（K，V)对的数据集上调用时，返回一个（K，V）对的数据集，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).collect()
[(u‘bag‘, 2), (u‘apple‘, 1), (u‘cat‘, 3)]示意图：
aggregateByKey
自定义聚合函数，类似groupByKey。在一个（K,V）对的数据集上调用，不过可以返回一个（K，Seq[U])对的数据集。
代码示例(实现groupByKey的功能)：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).aggregateByKey([], lambda seq, elem: seq + [elem], lambda a, b: a + b).collect()
[(u‘bag‘, [1, 1]), (u‘apple‘, [1]), (u‘cat‘, [1, 1, 1])]sortByKey
在一个（K，V)对的数据集上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照Key进行排序的（K，V）对数据集。升序或降序由ascending布尔参数决定。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortByKey().collect()
[(u‘apple‘, 1), (u‘bag‘, 2), (u‘cat‘, 3)]示意图：
join
在类型为（K,V)和（K,W)类型的数据集上调用时，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K, (V, W))数据集。
代码示例：
>>> sorted_txt = txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortByKey()
>>> sorted_txt.join(sorted_txt).collect()
[(u‘bag‘, (2, 2)), (u‘apple‘, (1, 1)), (u‘cat‘, (3, 3))]示意图：
cogroup
在类型为（K,V)和（K,W)的数据集上调用，返回一个 (K, (Seq[V], Seq[W]))元组的数据集。这个操作也可以称之为groupwith。
代码示例：
>>> sorted_txt = txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortByKey()
>>> sorted_txt.cogroup(sorted_txt).collect()
[(u‘bag‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323790>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323310>)), (u‘apple‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323990>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323ad0>)), (u‘cat‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323110>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x13230d0>))]
>>> sorted_txt.cogroup(sorted_txt).collect()[0][1][0].data
[2]示意图：
cartesian
笛卡尔积，在类型为 T 和 U 类型的数据集上调用时，返回一个 (T, U)对数据集(两两的元素对)。
代码示例：
>>> sorted_txt = txt.flatMap(lambda line: line.split()).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).sortByKey()
>>> sorted_txt.cogroup(sorted_txt).collect()
[(u‘bag‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323790>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323310>)), (u‘apple‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323990>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323ad0>)), (u‘cat‘, (<pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x1323110>, <pyspark.resultiterable.ResultIterable object at 0x13230d0>))]
>>> sorted_txt.cogroup(sorted_txt).collect()[0][1][0].data
[2]示意图：
pipe
处理RDD的每一行作为shell命令输入，shell命令结果为输出。
代码示例：
>>> txt.pipe("awk ‘{print $1}‘").collect()
[u‘apple‘, u‘bag‘, u‘cat‘]示意图：
coalesce
减少RDD分区数。
代码示例：
>>> txt.coalesce(1).collect()
[u‘apple‘, u‘bag bag‘, u‘cat cat cat‘]示意图：
repartition
对RDD重新分区，类似于coalesce。
代码示例：
>>> txt.repartition(1).collect()
[u‘apple‘, u‘bag bag‘, u‘cat cat cat‘]zip
合并两个RDD序列为元组，要求序列长度相等。
代码示例：
>>> txt.zip(txt).collect()
[(u‘apple‘, u‘apple‘), (u‘bag bag‘, u‘bag bag‘), (u‘cat cat cat‘, u‘cat cat cat‘)]示意图：
3. action
reduce
聚集数据集中的所有元素。
代码示例：
>>> txt.reduce(lambda a, b: a + " " + b)
u‘apple bag bag cat cat cat‘示意图：
collect
以数组的形式，返回数据集的所有元素。
代码示例：
>>> txt.collect()
[u‘apple‘, u‘bag bag‘, u‘cat cat cat‘]count
返回数据集的元素的个数。
代码示例：
>>> txt.count()
3first
返回数据集第一个元素。
代码示例：
>>> txt.first()
u‘apple‘take
返回数据集前n个元素。
代码示例：
>>> txt.take(2)
[u‘apple‘, u‘bag bag‘]takeSample
采样返回数据集前n个元素。第一个参数表示是否放回抽样，第二个参数表示抽样个数，第三个参数表示随机数seed。
代码示例：
>>> txt.takeSample(False, 2, 1)
[u‘cat cat cat‘, u‘bag bag‘]takeOrdered
排序返回前n个元素。
代码示例：
>>> txt.takeOrdered(2)
[u‘apple‘, u‘bag bag‘]saveAsTextFile
将数据集的元素，以textfile的形式，保存到本地文件系统，HDFS或者任何其它hadoop支持的文件系统。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b).saveAsTextFile("file:///tmp/out")查看输出文件：
$cat /tmp/out/part-00001
(u‘bag‘, 2)
(u‘apple‘, 1)
(u‘cat‘, 3)saveAsSequenceFile
将数据集的元素，以Hadoop sequencefile的格式，保存到指定的目录下，本地系统，HDFS或者任何其它hadoop支持的文件系统。这个只限于由key-value对组成，并实现了Hadoop的Writable接口，或者隐式的可以转换为Writable的RDD。
countByKey
对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K，Int)对的Map，表示每一个key对应的元素个数。
代码示例：
>>> txt.flatMap(lambda line: line.split(" ")).map(lambda word: (word, 1)).countByKey()
defaultdict(<type ‘int‘>, {u‘bag‘: 2, u‘apple‘: 1, u‘cat‘: 3})foreach
在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。这通常用于边缘效果，例如更新一个累加器，或者和外部存储系统进行交互。
代码示例：
>>> def func(line): print line
>>> txt.foreach(lambda line: func(line))
apple
bag bag
cat cat cat