一个常用的Spark RDD的开发知识是transformation和action。
Transformations是指可以将一个Spark RDD转换为另一个RDD的操作。这些操作并不会立即执行，而是在遇到一个Action操作时才会执行。常见的Transformations操作包括map、filter、groupBy、reduceByKey，以及join等。
例如，下面的代码将一个RDD中的所有值加倍：
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
new_rdd = rdd.map(lambda x: x*2)
Action是指需要对RDD执行的操作，它会返回最终结果或写入到外部存储器中。常见的Action操作包括collect、count、first、reduce，以及saveAsTextFile等。
例如，下面的代码将一个RDD中的所有元素相加并返回结果：
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
result = rdd.reduce(lambda x, y: x+y)
print(result) # 输出15
同时，还可以使用一些特殊的函数，如mapPartitions和filter，它们可以处理分区内的数据而不是单个元素，提高了代码的效率和性能。
对RDD的处理是Spark运行的重点，Spark通过Transformations操作和Action操作的有机组合，可以完成各种数据处理任务。
