Spark-Core（双Value类型）
一、RDD转换算子（双Value类型）
1、intersection
- 函数签名：
def intersection(other: RDD[T]): RDD[T]- 函数说明：对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
举栗：
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.intersection(dataRDD2)
2、 union
- 函数签名：
def union(other: RDD[T]): RDD[T]函数说明：对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD（重复数据不会去重）
举栗：
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.union(dataRDD2)
3、subtract
函数签名：
def subtract(other: RDD[T]): RDD[T]函数说明：以源 RDD 元素为主，去除两个 RDD 中重复元素，将源RDD的其他元素保留下来。（求差集）
举栗：
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(3,4,5,6))
val dataRDD = dataRDD1.subtract(dataRDD2)
4、zip
函数签名：
def zip[U: ClassTag](other: RDD[U]): RDD[(T, U)]函数说明：将两个 RDD 中的元素，以键值对的形式进行合并。其中，键值对中的 Key 为第 1 个 RDD中的元素，Value 为第 2 个 RDD 中的相同位置的元素。
举栗：
val dataRDD1 = sparkContext.makeRDD(List("a","b","c","d"))
val dataRDD2 = sparkContext.makeRDD(List(1,2,3,4))
val dataRDD = dataRDD1.zip(dataRDD2)