distinct 算子对源RDD进行去重后返回一个新的RDD（）

RDD的filter函数返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。() reduceByKey算子在一个（K，V）的RDD上调用，返回一个（K，V）的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起 join算子在类型为（K,V）和（K,W）的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的（K,（V,W））的RDD（） SparkRdd使用Transformation算子会销毁上一个rdd（） Spark Streming中()函数可以使用func将源DStream中的每个元素进行聚合操作，返回一个内部所包含的RDD只有一个元素的新DStream Action是RDD的算子的一个类型，不可以将结果写入（） 以下哪个函数可以对RDD进行去重() RDD的flatMap操作是将函数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器(数组、列表等)中的所有元素构成新的RDD。() take算子返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 RDD的subtract用于用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除。() RDD的subtract用于用于将前一个RDD 中在后一个RDD 出现的元素删除。() countByKey为针对（K，V）类型的RDD，返回一个（K，Int）的map，表示每一个key对应的元素个数 Spark Streming中()函数可以对源DStream的每个元素通过函数func返回一个新的DStream 请问RDD的()操作是根据键对两个RDD进行内连接 mapPartitions算子类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T]=>Iterator[U] RDD中join操作根据键对两个RDD进行内连接，将两个RDD 中键相同的数据的值相加。() spark中一个action算子对应一个（） react中高阶组件就是使用一个函数对组件进行二次封装，返回一个新的组件 知识点：高阶组件 来源：大纲（） RDD是一个()的数据结构 当需要将一个普通的RDD转化为一个PairRDD时可以使用()函数来进行操作