Spark算子详解：Transformation与Action操作

"Spark算子的详细使用方法涵盖了Spark中的Transformation和Action两类算子，以及它们的细分类型，包括Value型、Key-Value型的Transformation算子和Action算子。核心概念是RDD（弹性分布式数据集），它是Spark计算的基础单元。RDD通过Partition列表存储数据，可以通过Block编号进行持久化恢复。本文档还提到了一些具体的算子如map、flatMap、keyBy和glom等的操作方式。" 在Spark中，算子是处理数据的关键工具，它们分为两种主要类型：Transformation和Action。 1. Transformation变换/转换算子： - Transformation算子不立即执行，它们是延迟计算的，只有当遇到Action算子时才会触发实际的计算过程。 - Value数据类型的Transformation算子：如`map`，它接受一个函数，将该函数应用到RDD的每个元素上，返回一个新的RDD。 - Key-Value数据类型的Transformation算子：例如`flatMap`，它与`map`类似，但允许将一个元素映射为多个元素，最后合并所有分区的输出。`keyBy`则用于创建PairRDD，将数据项通过指定函数转换为键值对。 - `glom()`算子将每个分区的所有元素聚合到一个数组中，形成新的RDD，这样每个数组元素代表一个分区的所有内容。 - `mapValues(func)`仅作用于PairRDD的值，保持键不变，对值应用给定函数。 2. Action行动算子： - Action算子会触发Spark提交Job作业，并将结果输出到Spark系统之外，例如存储或显示。 - 这些算子包括计算结果并返回给驱动程序的`count`、`collect`，或者将数据写入外部系统的`saveAsTextFile`等。 RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，它是一个不可变、分区的数据集，能够在集群中的多个节点上并行处理。每个RDD由多个Partition组成，Partition是数据的基本单位，可以通过Block编号在存储介质中定位。RDD的这种特性使得它能够支持高效的数据容错和内存优化。 在使用Spark时，掌握不同类型的算子以及它们的工作原理至关重要，这有助于设计高效的分布式计算任务。例如，合理地使用Transformation和Action可以优化计算流程，避免不必要的数据传输，提高整体性能。同时，理解RDD的内部结构也有助于更好地管理数据存储和恢复。