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在Spark中，算子（Operator）是对数据集（RDD、DataFrame、Dataset）进行操作的核心功能，分为两大类： 转换算子（Transformation）和行动算子（Action）。以下是详细的分类和常用算子的介绍。

1. 转换算子（Transformation）

• 定义：转换算子是惰性求值的，调用后不会立即执行，而是生成一个新的RDD、DataFrame或Dataset，并记录依赖关系，直到遇到Action算子时才触发计算。
• 特点：
  • 返回一个新的RDD、DataFrame或Dataset。
  • 是惰性求值的（Lazy Evaluation）。

1.1 常用转换算子

以下是常用的转换算子及其功能：

算子	功能	示例
map	对每个元素进行映射，返回一个新的RDD	rdd.map(x => x * 2)
flatMap	类似map，但可以返回多个元素，通常用于拆分操作	rdd.flatMap(x => x.split(" "))
filter	过滤数据，返回满足条件的元素	rdd.filter(x => x > 10)
distinct	去重操作，返回不重复的元素	rdd.distinct()
union	合并两个RDD，返回并集	rdd1.union(rdd2)
intersection	返回两个RDD的交集	rdd1.intersection(rdd2)
subtract	返回两个RDD的差集	rdd1.subtract(rdd2)
cartesian	返回两个RDD的笛卡尔积	rdd1.cartesian(rdd2)
groupByKey	按Key分组，返回一个(Key, Iterable[Value])的RDD	rdd.groupByKey()
reduceByKey	按Key聚合，返回一个(Key, Value)的RDD	rdd.reduceByKey((x, y) => x + y)
sortByKey	按Key排序	rdd.sortByKey(ascending = true)
join	对两个RDD进行内连接，返回(Key, (Value1, Value2))	rdd1.join(rdd2)
cogroup	对两个RDD按Key分组，返回(Key, (Iterable[Value1], Iterable[Value2]))	rdd1.cogroup(rdd2)
mapValues	对(Key, Value)中的Value进行映射	rdd.mapValues(value => value * 2)
flatMapValues	对(Key, Value)中的Value进行映射，返回多个Value	rdd.flatMapValues(value => value.split(","))
partitionBy	对RDD重新分区	rdd.partitionBy(new HashPartitioner(4))
coalesce	减少分区数，用于优化性能	rdd.coalesce(2)
repartition	增加或减少分区数，类似coalesce，但会触发shuffle	rdd.repartition(4)
pipe	调用外部脚本处理RDD中的数据	rdd.pipe("script.sh")

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2. 行动算子（Action）

• 定义：行动算子会触发Spark的计算，将数据从Executor返回到Driver，或者将结果输出到存储系统。
• 特点：
  • 会触发实际的计算。
  • 返回非RDD类型的结果（如值、集合），或者将数据输出到外部存储。

2.1 常用行动算子

以下是常用的行动算子及其功能：

算子	功能	示例
collect	将RDD中的所有数据收集到Driver端，返回一个数组	rdd.collect()
count	返回RDD中元素的总数	rdd.count()
first	返回RDD中的第一个元素	rdd.first()
take	返回RDD中的前N个元素	rdd.take(5)
takeSample	随机采样返回RDD中的N个元素	rdd.takeSample(withReplacement = false, num = 5)
takeOrdered	返回RDD中排序后的前N个元素	rdd.takeOrdered(5)
reduce	对RDD中的元素进行归约操作	rdd.reduce((x, y) => x + y)
fold	类似reduce，但需要提供初始值	rdd.fold(0)((x, y) => x + y)
aggregate	对RDD中的元素进行聚合操作，支持分区内和分区间的聚合逻辑	rdd.aggregate(0)(_ + _, _ + _)
countByKey	对(Key, Value)形式的RDD按Key计数	rdd.countByKey()
foreach	对RDD中的每个元素执行指定操作（通常用于副作用，如打印日志）	rdd.foreach(println)
saveAsTextFile	将RDD保存为文本文件	rdd.saveAsTextFile("output_path")
saveAsSequenceFile	将RDD保存为Hadoop的SequenceFile格式	rdd.saveAsSequenceFile("output_path")
saveAsObjectFile	将RDD保存为对象文件	rdd.saveAsObjectFile("output_path")

3. 转换算子与行动算子的区别

维度	转换算子（Transformation）	行动算子（Action）
定义	对RDD进行转换，生成新的RDD	触发实际计算，返回非RDD结果或输出数据
执行时机	惰性求值，调用时不会立即执行	调用时立即触发计算
返回值	返回RDD	返回非RDD类型的结果或无返回值
示例	map、filter、reduceByKey	collect、count、saveAsTextFile

4. 示例代码

以下是一个完整的示例，结合转换算子和行动算子：

val rdd = sc.textFile("data.txt")  // 读取文本文件
val words = rdd.flatMap(_.split(" "))  // 转换算子：拆分单词
val filteredWords = words.filter(word => word.length > 3)  // 转换算子：过滤长度大于3的单词
val wordPairs = filteredWords.map(word => (word, 1))  // 转换算子：转换为键值对
val wordCounts = wordPairs.reduceByKey(_ + _)  // 转换算子：按Key聚合
wordCounts.foreach(println)  // 行动算子：打印结果

5. 总结

• 转换算子（Transformation）：

  • 用于定义数据的处理逻辑，生成新的RDD。
  • 是惰性求值的，只有在调用行动算子时才会执行。
  • 常见的有：map、filter、reduceByKey、join等。

• 行动算子（Action）：

  • 用于触发计算，将结果返回到Driver端或输出到存储。
  • 常见的有：collect、count、saveAsTextFile、foreach等。