1、union（otherDataSet）
作用：求并集. 对源 RDD 和参数 RDD 求并集后返回一个新的 RDD
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 6)
scala> val rdd2 = sc.parallelize(4 to 10)
scala> val rdd3 = rdd1.union(rdd2)
scala> rdd3.collect
res1: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
union和++是等价的
2、subtract（otherDataSet）
作用: 差集. 从原 RDD 中减去 原 RDD 和otherDataset 中的共同的部分.
scala> rdd1.subtract(rdd2).collect
res4: Array[Int] = Array(1, 2, 3)
scala> rdd2.subtract(rdd1).collect
res5: Array[Int] = Array(7,8,9,10)
3、intersection（otherDataSet）
作用: 交集. 对源 RDD 和参数 RDD 求交集后返回一个新的 RDD
scala> rdd1.intersection(rdd2).collect
res8: Array[Int] = Array(4, 6, 5)
4、cartesian（otherDataSet）
作用: 计算 2 个 RDD 的笛卡尔积. 尽量避免使用
scala> rdd1.cartesian(rdd2).collect
res11: Array[(Int, Int)] = Array((1,4), (1,5), (1,6), (2,4), (2,5), (2,6), (3,4), (3,5), (3,6), (1,7), (1,8), (1,9), (1,10), (2,7), (2,8), (2,9), (2,10), (3,7), (3,8), (3,9), (3,10), (4,4), (4,5), (4,6), (5,4), (5,5), (5,6), (6,4), (6,5), (6,6), (4,7), (4,8), (4,9), (4,10), (5,7), (5,8), (5,9), (5,10), (6,7), (6,8), (6,9), (6,10))
5、zip（otherDataSet）
作用: 拉链操作. 需要注意的是, 在 Spark 中, 两个 RDD 的元素的数量和分区数都必须相同, 否则会抛出异常.(在 scala 中, 两个集合的长度可以不同)
其实本质就是要求的每个分区的元素的数量相同.
scala> val rdd1 = sc.parallelize(1 to 5)
scala> val rdd2 = sc.parallelize(11 to 15)
scala> rdd1.zip(rdd2).collect
res1: Array[(Int, Int)] = Array((1,11), (2,12), (3,13), (4,14), (5,15))