spark 的action有哪些

Apache Spark 提供了一系列的 action（动作）操作，它们用于处理数据集并返回结果，但并不会改变原始的数据集。Spark actions 主要分为以下几类：

1. **`collect()`**：将整个分布式数据集收集到驱动程序中，适合于小规模数据或者验证结果是否正确的场景，因为这会阻塞直到数据全部收集完成。

2. **`count()`**：返回数据集中元素的数量。

3. **`reduce()`** 或 `fold()`：对数据集中的元素进行累积计算，通常用于求和、求积等聚合操作。

4. **`first()`** 和 `last()`：返回数据集的第一个或最后一个元素。

5. **`take(n)`**：返回数据集的前 n 个元素，适合查看数据集的前几个样本。

6. **`foreach()`**：执行给定的用户定义的函数，适用于简单的数据处理和日志记录。

7. **`saveAsTextFile()`**：将数据写入文本文件，通常用于持久化中间结果。

8. **`save()`**：将DataFrame或Dataset保存到各种持久化存储系统，如HDFS、Parquet、CSV等。

9. **`transform()`**：返回一个新的DataFrame或Dataset，对原始数据进行转换而不改变原始数据集。

相关问题

spark—action算子用法

spark-action算子是Spark的一种操作符，它用于触发具体的计算操作，例如使用count操作符可以触发计算RDD中元素的数量，并将结果返回给客户端。其他常用的spark-action算子包括collect，reduce和foreach等。其中collect操作符可以将RDD中的所有元素返回给客户端，而reduce操作符可以对RDD中的元素执行累加操作。foreach操作符可以对每个元素执行指定的操作，例如将元素写入数据库或输出到日志文件中。

spark哪些算子在executor执行

Spark中的算子可以分为两种类型：Transformation（转换）和Action（行动）。

Transformation算子是一种延迟计算的操作，它们将一个RDD（弹性分布式数据集）转换为另一个RDD，例如map、filter、reduceByKey等等。这些算子在executor上执行，因为它们并不立即进行计算，而是根据需要将转换操作发送到executor执行，一旦获得数据，就可以进行进一步处理。

Action算子是一种触发计算的操作，它们会对RDD进行实际的计算，并将结果返回给驱动器程序，例如count、collect、save等等。这些算子在executor上执行，因为它们需要实际对数据进行计算，并将结果返回给驱动器程序。

总结起来，Transformation算子和Action算子都在executor上执行。Transformation算子是延迟计算的操作，在需要的时候将转换操作发送到executor执行；而Action算子是触发计算的操作，对数据进行实际的计算并将结果返回给驱动器程序。这种分布式计算的方式可以有效地利用集群资源，提高计算效率。