spark的算子分类

### Spark算子分类详解 Spark算子主要分为两大类：Transformation（转换）算子和Action（行动）算子。 #### Transformation（转换）算子 Transformation算子用于定义新的RDD，通过对现有RDD执行某些操作来创建新RDD。这些操作是惰性的，只有在遇到Action算子时才会触发实际计算[^2]。 常见的Transformation算子包括但不限于以下几种： 1. **map算子** - map算子会对RDD中的每一个元素应用指定的函数，并返回一个新的RDD。 - 示例代码： ```scala val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3)) val mappedRdd = rdd.map(x => x * 2) ``` 2. **flatMap算子** - flatMap算子会将输入项映射成多个输出项并压平结果。 - 示例代码： ```scala val rdd = sc.parallelize(List("hello world", "hi")) val flatMappedRdd = rdd.flatMap(_.split(" ")) ``` 3. **filter算子** - filter算子会筛选满足条件的数据。 - 示例代码： ```scala val rdd = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4)) val filteredRdd = rdd.filter(_ % 2 == 0) ``` 4. **groupByKey算子** - groupByKey算子会按照键分组并将所有的值聚合在一起。 - 示例代码： ```scala val pairRdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3))) val groupedRdd = pairRdd.groupByKey() ``` 5. **reduceByKey算子** - reduceByKey算子会在具有相同键的所有值上运行减少函数。 - 示例代码： ```scala val pairRdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3))) val reducedRdd = pairRdd.reduceByKey((x, y) => x + y) ``` 6. **combineByKey算子** - combineByKey是一个通用的聚集算子，可以用来实现其他聚集算子如`reduceByKey`和`groupByKey`的功能[^1]。 - 示例代码： ```scala val pairRdd = sc.parallelize(List(("a", 1), ("b", 2), ("a", 3))) val combinedRdd = pairRdd.combineByKey( (v: Int) => v, (acc: Int, v: Int) => acc + v, (acc1: Int, acc2: Int) => acc1 + acc2 ) ``` #### Action（行动）算子 Action算子用于触发实际的计算过程，并通常会产生一个具体的结果或者副作用，比如打印日志、保存文件等[^5]。 常见的Action算子有如下几类： 1. **collect算子** - 收集分布式数据到驱动程序中形成数组。 - 示例代码： ```scala val collectedData = rdd.collect() ``` 2. **count算子** - 统计RDD中的元素数量。 - 示例代码： ```scala val countResult = rdd.count() ``` 3. **take算子** - 获取前N个元素。 - 示例代码： ```scala val topElements = rdd.take(5) ``` 4. **saveAsTextFile算子** - 将RDD的内容以文本形式保存至HDFS或其他支持的文件系统。 - 示例代码： ```scala rdd.saveAsTextFile("/path/to/output") ``` 5. **reduce算子** - 使用给定的二元运算符对RDD中的所有元素进行规约。 - 示例代码： ```scala val sum = rdd.reduce((x, y) => x + y) ``` 6. **foreach算子** - 遍历RDD中的每个元素并对其施加特定逻辑。 - 示例代码： ```scala rdd.foreach(println) ``` 通过以上两类算子的组合使用，开发者能够灵活高效地完成各种复杂的大数据分析任务。 ---