action算子会触发宽依赖

是的，action算子在Spark中会触发宽依赖。宽依赖意味着父RDD的每个分区都有可能被子RDD中的多个分区所依赖，因此在进行宽依赖操作时，必须进行数据的shuffle操作，这涉及到网络和磁盘I/O，可能会导致性能瓶颈。因此，在进行action算子操作时，应该尽可能地避免宽依赖，以提高Spark应用的性能。

相关问题

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。

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。