Spark07：【案例】Transformation和Action_transform和 action

一、Transformation和Action

接下来我们详细分析一下Spark中对RDD的操作
Spark对RDD的操作可以整体分为两类：
Transformation和Action
这里的Transformation可以翻译为转换，表示是针对RDD中数据的转换操作，主要会针对已有的RDD创建一个新的RDD：常见的有map、flatMap、filter等等。

Action可以翻译为执行，表示是触发任务执行的操作，主要对RDD进行最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并且还可以把结果返回给Driver程序

不管是Transformation里面的操作还是Action里面的操作，我们一般会把它们称之为算子，例如：map算子、reduce算子

其中Transformation算子有一个特性：lazy
lazy特性在这里指的是，如果一个spark任务中只定义了transformation算子，那么即使你执行这个任务，任务中的算子也不会执行。

也就是说，transformation是不会触发spark任务的执行，它们只是记录了对RDD所做的操作，不会执行。

只有当transformation之后，接着执行了一个action操作，那么所有的transformation才会执行。

Spark通过lazy这种特性，来进行底层的spark任务执行的优化，避免产生过多中间结果。

Action的特性：执行Action操作才会触发一个Spark 任务的运行，从而触发这个Action之前所有的Transformation的执行

以我们的WordCount代码为例：</