MapReduce的缺点及内存管理
MapReduce中的map算子会长时间占用内存，可能导致内存溢出错误，特别是在处理大型大数据项目时。在内存有限的情况下，不推荐使用map操作。
数据处理算子的功能与区别
map和flatMap的区别：map将每条数据映射为新对象，而flatMap先将每个输入对象映射为新集合，再将这些新集合连接成一个大集合。
groupByKey算子，根据指定规则进行分组，可能会导致数据在不同分区之间重新组合。
数据过滤与抽取
过滤器根据指定规则筛选数据，保留符合规则的数据，丢弃不符合规则的数据。
抽取数据的函数可以根据放回或不放回的规则进行数据抽取，并且可以设置抽取的几率和随机种子。
数据去重与分区调整
distinct算子 用于去重操作，可以选择是否在去重后重新分区。
coalesce和repartition算子用于调整分区数量，coalesce用于缩减分区，repartition可以增加或减少分区。
双值类型操作
双值类型操作包括求交集、并集、差集和拉链操作。
zip算子将两个RDD的数据组合成键值对形式，键和值的数据类型可以不同。
内存管理与Map操作
MapReduce中的Map算子会长时间占用内存，可能导致内存溢出错误，因此在内存有限的情况下不推荐使用。处理大型大数据项目时，对CPU和内存的要求较高。
Map与Flat Map的区别
Map：将每条数据映射为新对象。
Flat Map：先将每个输入对象映射为新集合，再将这些集合连接成一个大集合。Flat Map适用于嵌套数据的扁平化处理。
Group By与Reduce By
Group By：根据指定规则对数据进行分组，分组后数据可能会被打乱重新组合。
Reduce By：将相同键的值进行聚合，包含分组和聚合功能，性能较高。
分区内计算与分区间计算
分区内计算和分区间计算的区别：
分区内计算：对每个分区内的数据进行预处理。
分区间计算：在所有分区之间进行数据聚合。
双值类型函数
Intersection：求两个RDD的交集。
Union：求两个RDD的并集，重复数据不会去重。
Subtract：以一个RDD为主，去掉与另一个RDD的重复元素。
Zip：将两个RDD的数据按位置配对，形成键值对。
聚合函数
Reduce By Key：对相同键的值进行聚合。
Fold By Key：引入初始值，分区内和分区间计算规则可以不同。
Aggregate By Key：更灵活的聚合函数，允许分区内和分区间计算规则不同。
