Spark RDD(二) RDD的相关行为(Action)操作_spark rdd支持的行动(action)操作有( )areduce(func)bcount(n)

Spark RDD(二) RDD的相关行为(Action)操作

Action操作会真正触发转换逻辑(转换操作参见上一篇Spark RDD(一))。本文主要介绍常见的Action操作。

常见Action操作有以下9种：

• collect()
• count()
• first()
• take(n)
• reduce(func)
• takeSample(withReplacement, n, [seed])
• takeOrdered(n, [ordering])
• top(n, [ordering])
• saveAsTextFile(path)

1. collect() 操作

collect() 会从RDD的每一个partition中手机所有行数据并发送给driver程序。要注意不要对太多数据执行此操作，否则driver程序会报OOM。

例子：

val numberRDD =  spark.sparkContext.parallelize(List(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10), 2)
numberRDD.collect()
1
2

输出为：

Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
1

2. count()操作

count() 操作通过获取每一个partition中的行数并求和来获得一个RDD的行数。

例子:

val numberRDD =  spark.sparkContext.par