开发者学堂课程【大数据 Spark2020最新课程（知识精讲与实战演练）第一阶段：RDD 入门_Map 算子】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
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RDD 入门_Map 算子
rdd 算子的使用以及算子的根本原理即：
rdd 算子操作， wordcount 中的三个算子 map，flatmap，reduceByKey。
了解这三个算子怎么使用以及掌握如何通过 map 算子将一份数据转换为另外一种形式，通过 flatmap 掌握在转换的同时，如何进行展开，通过学习 reduceByKey 掌握初级聚合。
map，flatmap 可看作 map，reduceByKey 看作 reduce ，通过本节内容了解 spark 本身支持 map、reduce 。
内容介绍：
一、Map 算子
二、Flatmap 算子
三、ReduceByKey 算子
一、Map 算子
主要作用：一份数据转换为另一份数据，即将 RDD1 的数据转换为 RDD2 中的数据。它们的转换规则是 map 中接收的函数即 map 算子。
调用命令： def map[U:ClassTag](f:T-U):RDD[U],
编写如下：
首先命名为 def mapTest ，为其增加注释 @Test ，
1.创建 RDD，
2.执行 map 操作，
3.得到结果。
创建 val rdd1 =sc. Parallelize 本地集合来创建，需求是将括号中的数字均放大10倍，通过 rdd1.map 得到 rdd2 接收 function 直接表达，比如 item=> 这样的参数，函数值是 item*10 ，此操作无法获取结果即算子的操作不会直接获得结果，只有需要时才会计算结果，通过 rdd2.collect（） 收集结果 result ，然后打印结果 print（result） ，等待结果。
结果不明显，将 print（result） 改为 result.foreach(item => println(item)) 注意其类型为 scala 的 Array 类型。
与 spark 无关，它是 scala 本身的集合的 API ，运行结果，代码无误。
@Testdef mapTest（）：Unit ={
//1.创建 RDD
val rdd1 =sc. parallelize(Seq(1,2,3))
//2.执行 map 操作
val rdd2 = rdd1.map(item=>item*10)
//3.得到结果
算子的操作不会直接获得结果，只有需要时才会计算结果如：
val result:Array[Int] = rdd2.collect（）
result.foreach(item => println(item))
}
运行如图所示：
得到结果为：
10,20,30，说明该代码无误。
