RDD算子介绍

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本文详细介绍了Spark中的RDD算子，包括RDD的输入、运行和输出过程，以及RDD的Transformation和Action算子。Transformation算子如map、filter和flatMap用于数据转换，而Action算子如collect、count和reduce则触发实际计算并返回结果或保存到文件系统。

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一、RDD算子简介

提供一优秀RDD讲解链接：https://blog.youkuaiyun.com/fortuna_i/article/details/81170565

spark在运行过程中通过算子对RDD进行计算，算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中数据进行转换和操作，如下图

输入：spark程序中数据从外部数据空间输入到spark中的数据块，通过BlockManager进行管理

运行：在spark数据形成RDD后，可以通过变换算子，如filter等对数据进行操作，并将RDD转换为新的RDD,通过Action算子，触发Spark提交作业。如果数据复用，可以通过cache算子将数据缓存到内存中。

输出：程序运行结束后数据会输出Spark运行时的空间，存在到分布式存在结构（如：saveAsTextFile输出到HDFS）或者scala的数据集合中。

Spark将常用的大数据操作都转化成RDD的子类，Spark操作数据模型图如下；

 

二、SparkRDD中的算子分类。

1.Value数据类型的Transformation算子，这种变化并不触发提供作业，针对处理的数据项是Value型的数据。

2.Key-Value类型的Transformati

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