spark的transformation算子

Spark的transformation算子是指对RDD进行转换操作的函数，它们不会立即执行，而是返回一个新的RDD。常见的transformation算子包括map、filter、flatMap、union、distinct、groupByKey、reduceByKey、sortByKey等。这些算子可以对RDD中的每个元素进行操作，也可以对多个RDD进行合并、去重、分组等操作，从而实现数据的转换和处理。

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 ]

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。