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一、RDD 行动算子

reduce：聚集 RDD 所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据。

collect：在驱动程序中以数组形式返回数据集所有元素。

foreach：分布式遍历 RDD 元素并调用指定函数。

count：返回 RDD 中元素个数。

first：返回 RDD 中第一个元素。

take：返回 RDD 前 n 个元素组成的数组。

takeOrdered：返回 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组。

aggregate：分区数据通过初始值和分区内数据聚合，再和初始值进行分区间聚合

fold：折叠操作，是 aggregate 的简化版

countByKey：统计每种 key 的个数。

save 相关算子：将数据保存到不同格式文件

二、累加器

聚合 Executor 端变量信息到 Driver 端。在 Driver 程序中定义的变量，在

Executor 端的每个 Task 都会得到这个变量的一份新的副本，每个 task 更新这些副本的值后，传回 Driver 端进行 merge。

自定义累加器实现 wordcount：先创建自定义累加器类，再调用注册使用

三、广播变量

高效分发较大只读对象，向所有工作节点发送一个较大的只读值，以供一个或多个 Spark 操作使用