前一篇我们介绍了RDD的概念，知道了RDD是一组只读并且支持分区的数据集。创建RDD的第一种方式是读取文件，本节我们介绍第二种方式，从一个已有的RDD创建出新的RDD。
Transformations
Transformations（转换）使得我们可以从一个已有的RDD，创建出新的RDD。我们需要指定如何从一个已有的数据，获取新的数据。Transformations通常又被称为Spark的一类算子：变换/转换算子。下面我们介绍几种常见的Transformations的方式：
Filter
def filter(p: T -> Boolean): RDD[T] -> RDD[T]
filter算子通过定义一个predicate，返回已有RDD中满足此条件的RDD，转换为新的RDD。例如下面是一个filter算子，过滤出所有的偶数。
filter算子
Filter RDD实现
上文中介绍过RDD必须要实现三个方法，Filter RDD的这三个方法是如何实现的呢，假设Y=X.filter(p)：
-
Y.partitions() -> Array[Partition]：
返回和X相同的分区，filter算子并不改变RDD分区方式。 -
Y.iterator(p: Parent, parents -> Array[Iterator[T]]) -> Iterator[T] ：
获取X对应的iterator，遍历X的所有数据，过滤掉不满足predicate的数据，返回Y的iterator。 -
Y.dependencies() -> Array[Dependency]：
Y的第k个分区，依赖X的第k个分区。
Map
def map(f: T -> U): RDD[T] -> RDD[U]
map算子通过定义一个函数，将已有RDD的所有数据，经过函数计算后的结果，生成一个新的RDD。例如下面的map算子，将所有的数据乘以2。
map算子
flatMap
def flatMap(f: T -> Array[U]): RDD[T] -> RDD[U]
flatMap算子是filter和map算子的泛化形式，已有RDD的每个数据，在经过flatMap算子后变为一个数组，如果想过滤一些数据，只需让这些数据在转换后的结果为空数组。
flatMap RDD的举例
举个例子更好的理解flatMap，假如我们想实现word count的功能，每一行可能会出现多个单词，因此需要对每行的字符串进行分词，得到这一行所有单词的数组，在处理所有行之后，得到的是一个二维数组。我们进行word count的时候，希望所有单词在一个一维数组中，因此需要flat的结果，这里就需要用到flatMap，java和scala的示例代码如下：
JavaRDD<String> wordsFromFile = inputFile
.flatMap(content -> Arrays.asList(content.split(" ")).iterator());
val words = lines.flatMap(_.split(" "))
Transformations的特点
Lazy执行
Transformations并不是创建后立马执行的，而是会被下一节介绍的actions算子触发才会执行的。因为我们在通过Transformations创建RDD时，并不知道从哪里开始执行，以及数据要写在哪里，通过Lazy执行，我们可以使真正需要输出的数据才会被计算。
Predicate闭包
Predicate闭包被发送到每个执行filter计算的executor上，而且我们无法控制predicate的代码何时何地被执行。因此要保证predicate只处理RDD中的数据，而不会访问本地文件，或者闭包中的本地索引等。
计算依赖图
Transformations会把整个计算过程组织成一个依赖图，框架会按照依赖图依次执行每个过程，这里我们画出的是partition级别的filter算子的依赖图：
filter算子的依赖图
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