spark的行动算子

Apache Spark是一个强大的分布式计算框架，它提供了易用且高效的API进行大数据处理。Spark的核心抽象是"数据集"（Dataset）和"RDD"（Resilient Distributed Dataset），其中"行动算子"（Action Operator）是执行这些操作的关键组件。

行动算子是Spark中用于从数据集中创建结果的那些操作，它们分为两类：

1. **转换动作（Transformation Operations）**：这些不直接产生输出，而是对数据集进行处理，生成一个新的数据集，如`map()`、`filter()`、`reduce()`等。例如，`map()`会应用一个函数到数据集中的每个元素上，生成一个新的元素序列；`filter()`则基于给定的条件选择数据集中的元素。

2. **行动动作（Action Operations）**：这些是真正的“行动”，它们会产生结果并立即返回给用户。常见的行动算子有：
- `collect()`：将整个数据集收集到内存中，适合小规模数据或者验证操作结果。
- `count()`：返回数据集中元素的数量。
- `first()`：返回数据集的第一个元素。
- `reduce()`或`fold()`：聚合数据集中的所有元素。
- `sum()`、`max()`、`min()`：对数值数据集进行简单统计。
- `saveAsTextFile()` 或 `write()`：将数据集保存到文件系统。

行动算子的特点是它们会在后台启动一个任务，该任务会对数据进行计算，并最终返回结果。这些操作通常会触发数据的一次性计算，而不是多次迭代。如果你想要多次查看中间结果，应该使用转换动作，然后配合`cache()`来缓存结果。