常用的 Spark transformation 操作挺多的，今天就给简单几个。

map，你可以把它理解为对每个元素传入一个自定义函数，生成新的元素，返回一个新 RDD。

像filter，它是对每个元素判断，返回 true 的保留，返回 false 的就过滤掉。

flatMap 和 map 像，但它允许对每个元素返回多个新元素，不仅仅是一个。

groupByKey，是根据 key 进行分组，生成的结果是 key 和对应的 Iterable 值。如果你需要聚合，可以用 reduceByKey，它会对每个 key 的值做归约操作。

sortByKey，按照 key 排序，join 和 cogroup 都是用来做数据关联的，只不过每个 key 会对应多个值进行。

，Spark 的这些操作挺灵活的，你可以用它们来各种各样的 RDD 数据。其实你只要理解了每个操作的作用，日常的需求都能轻松搞定。

有空可以参考一下相关资料，掌握这些操作对你写 Spark 代码肯定有！