16.1 无状态转换操作

无状态转化操作就是把简单的RDD转化操作应用到每个批次上，也就是转化DStream中的每一个RDD。部分无状态转化操作列在了下表中。

需要记住的是，尽管这些函数看起来像作用在整个流上一样，但事实上每个DStream在内部是由许多RDD(批次)组成，且无状态转化操作是分别应用到每个RDD上的。例如，reduceByKey()会化简每个时间区间中的数据，但不会化简不同区间之间的数据。

举个例子，在之前的wordcount程序中，我们只会统计几秒内接收到的数据的单词个数，而不会累加。

无状态转化操作也能在多个DStream间整合数据，不过也是在各个时间区间内。例如，键值对DStream拥有和RDD一样的与连接相关的转化操作，也就是cogroup()、join()、leftOuterJoin() 等。我们可以在DStream上使用这些操作，这样就对每个批次分别执行了对应的RDD操作。

我们还可以像在常规的 Spark 中一样使用 DStream的union() 操作将它和另一个DStream 的内容合并起来，也可以使用StreamingContext.union()来合并多个流。