Spark RDD 行動運算元

所謂的行動運算元，其實就是用於觸發rdd執行的方法

spark中，呼叫rdd物件的行動運算元，會執行作業，每一次呼叫，都會執行不同的作業

reduce：聚集rdd中的所有元素，先聚合分區內資料，再聚合分區間資料

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4),
2)rdd.
map(_*2)
val i: int = rdd.
reduce
(_+_)
rdd.
collect()
println
(i)

collect：在驅動程式（driver）中，以陣列array的形式返回資料集的所有元素

collect運算元會按照分割槽編號採集資料

collect會將分布式的資料彙總到driver端

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4))
// 收集資料到driver
rdd.
collect()
.foreach
(println)

count：返回rdd中元素的個數

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4))
val l: long = rdd.
count()
print
(l)

first：返回rdd中的第乙個元素

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4))
val i: int = rdd.
first()
println
(i)

take：返回乙個由rdd的前n個元素組成的陣列

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4))
val i: array[int]
= rdd.
take(2
) i.
foreach
(println)

takeordered：返回該rdd排序後的前n個元素組成的陣列

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4))
val ints: array[int]
= rdd.
takeordered(3
)(ordering.int.reverse)
ints.
foreach
(println)

aggregate：分割槽的資料通過初始值和分區內的資料進行聚合，然後再和初始值進行分區間的資料聚合

運算元的初始值再分區內和分區間都會參與運算

fold：摺疊操作，aggregate的簡化版操作

val rdd: rdd[int]
= sc.
makerdd
(list(1
,2,3
,4),
2)val result: int = rdd.
aggregate(2
)(_+_,_+_)
val result1: int = rdd.
fold(2
)(_+_)
println
(result)
println
(result1)

countbykey：統計每種key的個數

val rdd: rdd[
(int, string)
]= sc.
makerdd
(list((
1,"a"),(
1,"a"),(
1,"a"),(
2,"b"),(
3,"c"),(
3,"c")))
val map: collection.map[int, long]
= rdd.
countbykey()
map.
foreach
(println)

foreach：分布式遍歷rdd中的每乙個元素，呼叫指定函式

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