transformation算子与action算子的关系

在Spark中，Transformation算子和Action算子是两种不同的操作类型，它们在RDD上执行不同的操作，并且它们之间有一些关系。

Transformation算子是一种惰性操作，它们不会立即执行，而是返回一个新的RDD。这些算子用于对RDD进行转换和处理，例如过滤、映射、排序等。Transformation算子通常会生成一个新的RDD，而原始的RDD保持不变。

Action算子是一种触发RDD计算并返回结果的操作。当调用Action算子时，Spark会立即执行所有的Transformation算子，并将结果返回给驱动器程序或将结果写入外部存储系统。Action算子通常会触发Spark作业的执行。

Transformation算子和Action算子之间有以下关系：
1. Transformation算子可以被串联使用，以构建复杂的数据处理流水线。这些Transformation操作将会延迟执行，直到遇到Action算子。
2. 当遇到Action算子时，Spark会根据依赖关系和执行计划执行所有必要的Transformation操作，并生成结果。

简而言之，Transformation算子用于定义RDD之间的转换关系，而Action算子用于触发实际计算并返回结果。通过组合使用这两种类型的算子，我们可以构建复杂的数据处理和分析流程。

相关问题

Transformation算子

Transformation算子是Spark中的一种操作，用于对已知的RDD进行转换。它们通过一系列转换算子，将原始RDD的数据由一种形态转化为新的一种形态。常见的Transformation算子包括map、flatMap、filter、join、sample、groupByKey、reduceByKey、sortByKey等等。\[2\]这些操作具有lazy懒加载的特点，也就是说只有在遇到作业执行时，才会触发这些操作。值得注意的是，takeSample算子是一个action算子，而不是transformation算子，因为它会将抽样的数据加载到driver中。\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [spark算子--transformation篇](https://blog.csdn.net/zhaolimin6666/article/details/87874701)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [5.Transformation(转换算子)](https://blog.csdn.net/wenqiangW_/article/details/114476030)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

（四）编写一个集合并行化创建RDD的程序 （五）编写读取本地文件创建Spark RDD的程序 （六）Spark的Transformation算子应用 （七）Spark 的 Action常用算子应用

### 创建RDD

在Apache Spark中，可以通过并行化集合或读取外部数据源来创建弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset, RDD）。对于Scala和Python这两种编程语言而言，操作方式有所不同。

#### 使用Scala创建RDD

通过`SparkContext.parallelize()`方法可以将已有的集合转换成RDD。下面是一个简单的例子：

val sc = new org.apache.spark.SparkContext("local", "First App")
// 并行化现有数组到集群上形成RDD
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data)

为了从本地文件系统中的文件创建RDD，同样利用`textFile`函数指定路径即可[^1]。

// 从本地文件创建RDD
val logData = sc.textFile("file:///path/to/local/file.txt").cache()

#### 使用Python创建RDD

PySpark提供了几乎相同的API用于处理相同的操作，在这里展示如何用Python实现上述功能：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

conf = SparkConf().setAppName('FirstApp')
sc = SparkContext(conf=conf)

# 将列表转化为RDD
data = [1, 2, 3, 4, 5]
dist_data = sc.parallelize(data)

# 从本地文件加载数据作为RDD
log_data = sc.textFile("/path/to/local/file.txt").cache()

### 转换与动作运算符的应用

一旦有了RDD之后就可以应用各种各样的转换(`Transformations`)和行动(`Actions`)操作来进行数据分析工作了。

#### Transformations变换

这些是懒惰求值的，意味着它们不会立即执行计算；相反，它们只是记录下要应用于基础数据上的操作序列。常见的有map()、filter()等。

##### Scala版本:

// 对每个元素乘以2再过滤掉小于等于8的结果
val multipliedFiltered = distData.map(_ * 2).filter(_ > 8)

##### Python版本:

# 同样地对每个元素加倍后再筛选大于8的数据项
multiplied_filtered = (dist_data
                       .map(lambda x: x * 2)
                       .filter(lambda y: y > 8))

#### Actions行为

当调用了action类型的命令时才会触发实际的任务提交给集群去运行之前定义好的一系列transformation指令链路。collect(), count()都是常用的actions之一。

##### Scala实例:

println(multipliedFiltered.collect().mkString(", "))
println(s"Total elements after transformation: ${multipliedFiltered.count()}")

##### Python实例:

print(",".join(map(str, multiplied_filtered.collect())))
print(f"Total elements after transformation: {multiplied_filtered.count()}")

以上就是关于怎样使用Scala或者Python编写基本的Spark应用程序来创建RDD、读取本地文件生成RDD以及运用Transformation和Action算子的方法介绍[^4]。