Spark 面试题（七）

1. Spark中的Transform和Action，为什么Spark要把操作分为Transform 和Action？常用的列举一些，说下算子原理 ？

在Spark中，操作被分为转换（Transformation）和行动（Action）两种类型，这种设计主要是为了实现Spark的惰性执行（Lazy Evaluation）模型，提高计算效率和优化执行计划。下面是对转换和行动的简述，以及一些常用的操作和它们的原理。

转换（Transformation）

转换操作是对RDD、DataFrame或Dataset进行的操作，它们定义了一个新的分布式数据集，但不立即执行计算。转换操作创建了依赖关系，这些依赖关系会在后续的行动操作中被触发。

常用转换操作：

• map：对RDD中的每个元素应用一个函数，生成一个新的RDD。
• filter：根据条件过滤RDD中的元素，生成一个新的RDD。
• groupByKey：按照键对RDD中的元素进行分组，生成一个（K, V）类型的RDD。
• reduceByKey：合并具有相同键的元素，通过一个合并函数。
• join：根据键将两个RDD连接起来，生成一个新的RDD。
• select：在DataFrame中选择特定的列。
• where：在DataFrame中过滤行。

转换原理：
转换操作记录了对数据的变换逻辑，但不会立即执行。它们创建了转换规则，这些规则被Spark的优化器用来构建一个执行计划。当行动操作触发时，Spark会根据这些规则和数据依赖关系，生成一个高效的执行图。

行动（Action）

行动操作是触发实际计算的指令，它们告诉Spark需要执行计算并返回结果。行动操作会触发从根节点开始的所有转换操作的执行。

常用行动操作：

• count：返回RDD中的元素数量。
• collect：返回RDD中的所有元素到驱动程序的内存中。
• take：返回RDD中前n个元素。
• reduce：使用给定的函数对所有元素进行归约。
• saveAsTextFile：将RDD的内容保存到文本文件。
• show：在DataFrame中显示前n行数据。

行动原理：
行动操作是Spark执行计划的触发点。当一个行动操作被调用时，Spark会根据之前记录的所有转换操作，生成一个物理执行计划。这个计划会考虑数据的本地性、并行度和资源分配等因素，以优化整体的执行效率。

为什么分为Transform和Action

• 惰性执行：Spark利用惰性执行模型来延迟计算，直到行动操作被触发，这样可以减少不必要的计算和资源浪费。
• 优化执行计划：通过记录转换操作而不是立即执行，Spark的优化器可以在行动操作触发时，根据整个转换链来优化执行计划。
• 中间数据重用：转换操作创建的RDD可以被多个行动操作重用，这样可以避免重复计算，提高效率。
• 容错性：转换操作定义了数据转换的逻辑，Spark可以使用这些信息来重建丢失的分区，提高系统的容错性。

通过将操作分为转换和行动