spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。
transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个RDD是延迟执行的，不会马上触发作业的提交，只有在后续遇到某个action算子时才执行；
action算子会触发SparkContext提交Job，并将数据输出spark系统。今天举例讲解一下action算子。
1) count
就是统计RDD中元素个数的算子。
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List("hello","world!","hi","beijing"))
println(rdd.count())
输出:
4
2) collect
把RDD中的元素提取到driver内存中，返回数组形式。
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List("hello","world!","hi","beijing"),2)
valarr: Array[String] = rdd.collect()
println(arr)
arr.foreach(println)
输出:
[Ljava.lang.String;@760e8cc0
hello
world!
hi
beijing
3) foreach
遍历RDD中的每一个元素，无返回值。此算子用法参考上下文。
4) saveAsTextFile
把RDD中的数据以文本的形式保存
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
rdd.saveAsTextFile("/home/myname/test")
5) saveAsSequenceFile
是个k-v算子，把RDD中的数据以序列化的形式保存。使用此算子的前提是RDD中元素是键值对格式。
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(("a",1),("b",2),("c",3),("c",4)),2)
rdd.saveAsSequenceFile("/home/myname/test")
6) countByKey
是个k-v算子，按key统计各key的次数，返回Map
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(("a",1),("b",2),("c",3),("c",4)),2)
valres: Map[String, Long] = rdd.countByKey()
res.foreach(println)
输出:
(b,1)
(a,1)
(c,2)
7) collectAsMap
把RDD中元素以Map形式提取到driver端。需要注意的是如果存在多个相同key，后面出现的会覆盖前面的。
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(("a",1),("b",2),("c",3),("c",4)),2)
valres: Map[String, Int] = rdd.collectAsMap()
res.foreach(println)
输出:
(b,2)
(a,1)
(c,4)
8) take
从RDD中取下标前n个元素，不排序。返回数组。
举个栗子:
val rdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
valtake: Array[Int] = rdd.take(2)
take.foreach(println)
输出:
5
4
9) takeSample
从指定RDD中抽取样本。第一个参数为false表示取过的元素不再取，为true表示取过的元素可以再次被抽样；第二个参数表示取样数量；第三个参数不好把握建议默认值
举个栗子:
valrdd =sc.makeRDD(Array("aaa","bbb","ccc","ddd","eee"))
valsample: Array[String] = rdd.takeSample(false,2)
sample.foreach(println)
输出:
eee
bbb
10) first
返回RDD中第一个元素。
举个栗子:
val rdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
valfirst:Int= rdd.first()
println(first)
输出:
5
11) top
从RDD中按默认顺序(降序)或指定顺序取n个元素
举个栗子:
val rdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
valtake: Array[Int] = rdd.top(2)
take.foreach(println)
输出:
9
7
12) takeOrdered
从RDD中取n个元素，与top算子不同的是它是以和top相反的顺序返回元素。
举个栗子:
val rdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
valtake: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)
take.foreach(println)
输出:
1
4
13) saveAsObjectFile
把RDD中元素序列化并保存，底层依赖saveAsSequenceFile
举个栗子:
val rdd =sc.parallelize(List(5,4,7,1,9),3)
rdd.saveAsObjectFile("/home/myname/test")
14)reduce
reduce参数是一个函数，把RDD中的元素两两传递给此函数，然后进行计算产生一个结果，结果再与下一个值计算，如此迭代。
举个栗子:
valrdd =sc.makeRDD(List(1,2,3,4,5))
valresult:Int= rdd.reduce((x,y) => x + y)
println(result)
输出:
15
15) lookup
是个k-v算子，指定key值，返回此key对应的所有v值
举个栗子:
val rdd1 =sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",1)))
valrdd2:Seq[Int] = rdd1.lookup("A")
rdd2.foreach(println)
输出:
0
2
16) aggregate
aggregate用户聚合RDD中的元素，先指定初始值，再对RDD中元素进行局部求和，最后全局求和。此算子理解起来不是特别直观，大家感受一下。
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(1,2,3,4))
valres:Int= rdd.aggregate(2)(_+_,_+_)
println(res)
输出:
14
17) fold
fold是aggregate的简化
举个栗子:
valrdd =sc.parallelize(List(1,2,3,4))
valres:Int= rdd.fold(2)((x,y) => x + y)
println(res)
输出:
14
喜欢的话请微信扫描下方二维码关注我！
