Spark RDD概念学习系列之RDD的操作(七)
RDD的操作 RDD支持两种操作:转换和动作。 1)转换,即从现有的数据集创建一个新的数据集。 2)动作,即在数据集上进行计算后,返回一个值给Driver程序。 例如,map就是一种转换,它将数据集每一个元素都传递给函数,并返回一个新的分布式数据集表示结果。另一个方面,reduce是一种动作,通过一些函数将所有元素叠加起来,并将最终结果返回Driver(还有一个并行的reduceByKey,能返回一个分布式数据集)。 下图描述了从外部数据源创建RDD,经过多次转换,通过一个动作操作将结果写回外部存储系统的逻辑运行图。整个过程的计算都是在Worker中的Executor中运行。 图 1 RDD的创建、转换和动作的逻辑计算图 RDD的转换 RDD中的所有转换都是惰性的,也就是说,它们并不会直接计算结果。相反的,它们只是记住这些应用到基础数据集(例如一个文件)上的转换动作。只有当发生一个要求返回结果给Driver的动作时,这些转换才会真正运行。这个设计让Spark更加有效率地运行。例如我们可以实现:通过map创建的一个新数据集,并在reduce中使用,最终只返回re...