rdd转换操作和行动操作的区别是什么

RDD转换操作和行动操作的区别主要体现在它们对Spark计算的触发时机和计算结果的返回方式上。

1. 触发时机：RDD转换操作是惰性计算，只有在行动操作触发之前，转换操作并不会立即执行，只有当需要返回计算结果时，Spark才会执行转换操作。而行动操作则是立即触发计算，需要立即返回计算结果。

2. 返回方式：RDD转换操作返回的是一个新的RDD，它是一个惰性计算的中间结果，不会触发计算，只有在行动操作触发时才会被计算。而行动操作返回的是计算结果，这个结果可以被驱动程序直接使用。

总之，RDD转换操作和行动操作是Spark计算中的两种不同的操作类型，转换操作是惰性计算的中间结果，只有通过行动操作才能触发计算并返回结果。而行动操作则是立即触发计算，并返回计算结果。

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解释一下RDD转换操作只有遇到行动操作时才会触发执行

RDD转换操作只有遇到行动操作时才会触发执行，这是因为Spark采用了惰性计算（lazy evaluation）的机制。惰性计算是指只有当需要计算结果时才会执行计算，而不是在定义时就立即执行计算。

在Spark中，RDD转换操作是惰性计算的中间结果，它们只是定义了一个计算过程，但并不会立即执行计算。只有当遇到行动操作时，Spark才会根据转换操作的计算过程，按照一定的计算规则执行计算，并返回计算结果。因此，当我们对一个RDD进行转换操作时，不会立即计算出结果，而是返回一个新的RDD，这个新的RDD只是一个惰性计算的中间结果。只有当我们调用行动操作时，才会遍历整个RDD并计算出最终结果。这种惰性计算的机制可以避免不必要的计算开销，提高了计算性能。

RDD中什么叫遇到行动操作

在Spark中，RDD操作分为转换操作和行动操作两种。转换操作是指对一个RDD进行操作后，返回一个新的RDD的操作，它不会立即执行，只有在遇到行动操作时才会被触发执行。而行动操作是指触发对RDD的实际计算并返回计算结果的操作，它会立即执行，不会返回新的RDD。

因此，遇到行动操作是指当我们调用一个行动操作时，Spark会根据之前的转换操作的计算过程，按照一定的计算规则执行计算，并返回计算结果。常见的行动操作包括count、reduce、collect等。在执行行动操作之前，Spark会对之前的所有转换操作进行优化，并构建出一个执行计划，以便高效地执行计算。

需要注意的是，每次遇到行动操作时，Spark都会重新计算整个RDD，因此在实际开发中，应该尽量避免频繁地进行行动操作，以提高计算效率。