大数据-玩转数据-Spark-RDD编程基础-RDD *** 作（python版）

大数据-玩转数据-Spark-RDD编程基础-RDD *** 作（python版） 大数据-玩转数据-Spark-RDD编程基础-RDD *** 作（python版）

RDD *** 作包括两种类型：转换（Transformation）和行动（Action）
1、转换 *** 作
RDD每次转换 *** 作都会都会产生新的RDD，供下一转换或行动使用，所以叫惰性求值，转换只记录了轨迹，不执行，行动才执行。
常用的RDD转换 *** 作API
filter(func) : 筛选出满足func函数的元素，并返回一个新的数据集
map(func):将每个元素传递到函数func中，并将结果返回已个新的数据集
flatMap(func):与map(func)相似，但每个输入元素都可映射到0或多个输出结果
groupByKey():应用到键值对的数据集时，返回一个新的（K，Iterable）形式的数据集
reduceByKey(func):应用于（K,V）键值对的数据集时，返回一个新的键值对的数据集（K,V）,其中每个值都是将每个key传递到func中进行聚合后的集合

（1）、filter(func)

>>> lines = sc