怎么理解RDD中的算子

在Spark的RDD（弹性分布式数据集）中，算子是对RDD进行操作的函数，可分为转化算子和行动算子，以下是对它们的理解：

 

转化算子

 

- 特点：这类算子会返回一个新的RDD，并且是惰性求值的，即不会立即执行计算，只有当行动算子触发时才会真正计算。

 

- 常见算子：

 

-  map ：对RDD中的每个元素进行一对一的转换，例如将一个整数列表中的每个元素乘以2。

 

-  filter ：根据给定的条件筛选出RDD中符合条件的元素，比如从一个字符串列表中筛选出长度大于5的字符串。

 

-  flatMap ：先对RDD中的每个元素进行转换，然后将结果扁平化，例如将一个包含多个列表的RDD展开成一个单一的列表。

 

行动算子

 

- 特点：这类算子会触发实际的计算，并返回结果或执行某种副作用，如将结果保存到外部存储。

 

- 常见算子：

 

-  collect ：将RDD中的所有元素收集到驱动程序中，以数组的形式返回，适用于数据量较小的RDD。

 

-  count ：返回RDD中元素的数量。

 

-  reduce ：通过指定的二元操作对RDD中的元素进行聚合，例如计算整数列表的总和。

 

-  saveAsTextFile ：将RDD中的元素保存为文本文件到指定的路径。

 

通过使用这些算子，开发者可以方便地对大规模数据集进行各种复杂的处理和分析，而无需关心底层的分布式计算细节。