scala转动算子和行动算子
时间: 2025-05-21 10:09:27 浏览: 20
### Scala 中 Transformation Operators 和 Action Operators 的区别
#### 定义与功能
在分布式计算框架(如 Flink 或 Spark)中,`Transformation Operators` 是一种用于转换数据的操作符集合。它不会触发实际的任务执行,而是返回一个新的中间结果集或数据结构[^1]。相比之下,`Action Operators` 则会触发动态任务的实际运行,并将结果写入外部存储、打印到控制台或返回给驱动程序。
#### 特性对比
- **Transformation Operators**
- 主要作用于数据流或 RDD 上,对其进行一系列变换操作。
- 不会立即触发作业的执行,仅构建逻辑计划。
- 常见的例子有 `map()`、`filter()`、`flatMap()` 等[^5]。
- **Action Operators**
- 实际触发整个 DAG 图的执行过程。
- 结果通常被收集至内存、保存到文件系统或直接输出。
- 常见例子包括 `collect()`、`count()`、`saveAsTextFile()` 等[^3]。
#### 使用场景分析
当需要对原始数据进行预处理时,例如过滤无用字段或将字符串解析成键值对,则应选用 Transformation 类型方法;而如果目标在于获取最终统计数据或者持久化成果,则需调用相应的 Action 方法完成此目的[^4]。
以下是两个具体案例来展示两者的差异:
```scala
// Example of using a transformation operator 'map'
val numbers = List(1, 2, 3).toDS()
val squaredNumbers = numbers.map(x => x * x) // This is a transformation operation.
```
上述代码片段展示了如何利用 map 函数创建一个新序列,其中每个元素都是原列表对应项平方的结果。注意这里并没有真正改变底层数据源的内容,只是定义了一种映射关系。
另一方面,下面这个例子演示了 action 操作员 count() 如何统计总数目:
```scala
// Example of invoking an action operator 'count'
println(squaredNumbers.count()) // Triggers the computation and prints out the result.
```
一旦调用了像 count 这样的动作函数,就会促使前面所有未被执行过的转化步骤依次展开运算直至得出最后答案为止。
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