scala lambda 表达式 & spark RDD函数操作

形式：（参数）=> 表达式  [ 一种匿名函数 ]

例1：map（x => x._2）

　　 解：x=输入参数，“=>” 右边是表达式（处理参数）；

　　　　 x._2 ： x变为（**，x，**...）元组的第二个元素；

　　　　 map （）：将每一条输入参数映射为一个新的对象，在spark中会生成新的RDD，如下

　　　　flatmap （）对比

　　

例2：filter（line=>line.split(",")=="Tom"）- 过滤

　　 解：先 line.split（“,”）,将每一行按“，”拆分，再选择其中==“Tom”的元素，形成新RDD

例3：val list=List(1,2,3,4) 

　　 list.reduce(_+_）

　　  解： reduce（_+_）的下划线是占位符，表当前元素；

　　　　   reduce（）将对两个元素操作返回一个元素

　　　　   reduceByKey（）

　　　　

例4：collect（）

　　　　

例5：foreach（）

　　　　

其他RDD操作：

　　flatten
　　
　　zip

　　fold

　　groupByKey

　　patch

　　drop

　　sort

　　........

参考：https://www.cnblogs.com/spec-dog/p/4813933.html

　　   https://www.cnblogs.com/zzhangyuhang/p/8989894.html

　　　http://dblab.xmu.edu.cn/blog/961-2/