Чтобы вернуть новый RDD путем применения функции к каждому элементу существующего RDD, вы можете использовать различные методы в зависимости от используемой вами среды программирования или библиотеки. Вот несколько распространенных методов, доступных в разных платформах:

1. Apache Spark (PySpark):

   • map(func): применяет функцию к каждому элементу и возвращает новый RDD.
   • flatMap(func): аналогично map, но каждый входной элемент может быть сопоставлен с нулем или более выходными элементами.
   • mapPartitions(func): аналогично map, но работает с каждым разделом RDD.

2. Apache Spark (Scala):

   • map(func): применяет функцию к каждому элементу и возвращает новый RDD.
   • flatMap(func): аналогично map, но каждый входной элемент может быть сопоставлен с нулем или более выходными элементами.
   • mapPartitions(func): аналогично map, но работает с каждым разделом RDD.

3. Apache Flink:

   • map(func): применяет функцию к каждому элементу и возвращает новый поток данных.
   • flatMap(func): аналогично map, но каждый входной элемент может быть сопоставлен с нулем или более выходными элементами.
   • mapPartition(func): аналогично map, но работает с каждым разделом DataStream.

4. PySpark RDD:

   • map(func): применяет функцию к каждому элементу и возвращает новый RDD.
   • flatMap(func): аналогично map, но каждый входной элемент может быть сопоставлен с нулем или более выходными элементами.
   • mapPartitions(func): аналогично map, но работает с каждым разделом RDD.

Это всего лишь несколько примеров методов, доступных в популярных средах распределенных вычислений. Конкретный метод, который вы выберете, зависит от языка программирования и платформы, которую вы используете. Не забудьте обратиться к официальной документации платформы, с которой вы работаете, для получения подробного описания использования и примеров.