RDD行动算子：
行动算子就是会触发action的算子，触发action的含义就是真正的计算数据。
1. reduce
➢ 函数签名
def reduce(f: (T, T) => T): T
➢ 函数说明
聚集 RDD 中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val reduceResult: Int = rdd.reduce(_+_)
println(reduceResult)
2. collect
➢ 函数签名
def collect(): Array[T]
➢ 函数说明
在驱动程序中，以数组 Array 的形式返回数据集的所有元素
3. foreach
➢ 函数签名
def foreach(f: T => Unit): Unit = withScope {
val cleanF = sc.clean(f)
sc.runJob(this, (iter: Iterator[T]) => iter.foreach(cleanF))
}
➢ 函数说明
分布式遍历 RDD 中的每一个元素，调用指定函数
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
rdd.collect().foreach(println)
4. count
➢ 函数签名
def count(): Long
➢ 函数说明
返回 RDD 中元素的个数
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val countResult: Long = rdd.count()
println(countResult)
5. first
➢ 函数签名
def first(): T
➢ 函数说明
返回 RDD 中的第一个元素
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val firstResult: Int = rdd.first()
println(firstResult)
6. take
➢ 函数签名
def take(num: Int): Array[T]
➢ 函数说明
返回一个由 RDD 的前 n 个元素组成的数组
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
val takeResult: Array[Int] = rdd.take(2)
takeResult.foreach(println)
7. takeOrdered
➢ 函数签名
def takeOrdered(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T]
➢ 函数说明
返回该 RDD 排序后的前 n 个元素组成的数组
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,3,2,4))
val result: Array[Int] = rdd.takeOrdered(2)
result.foreach(println)
8. aggregate
➢ 函数签名
def aggregate[U: ClassTag](zeroValue: U)(seqOp: (U, T) => U, combOp: (U, U) => U): U
➢ 函数说明
分区的数据通过初始值和分区内的数据进行聚合，然后再和初始值进行分区间的数据聚合
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),8)
// 将该 RDD 所有元素相加得到结果
val result1: Int = rdd.aggregate(0)(_+_, _+_)
val result2: Int = rdd.aggregate(10)(_+_,_+_)
println(result1)
println("**********")
9. fold
➢ 函数签名
def fold(zeroValue: T)(op: (T, T) => T): T
➢ 函数说明
折叠操作，aggregate 的简化版操作
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
val foldResult: Int = rdd.fold(0)(_+_)
println(foldResult)
10. countByKey
➢ 函数签名
def countByKey(): Map[K, Long]
➢ 函数说明
统计每种 key 的个数
val rdd: RDD[(Int, String)] = sc.makeRDD(List((1, "a"), (1, "a"), (1, "a"), (2,"b"), (3, "c"), (3, "c")))
val result: collection.Map[Int, Long] = rdd.countByKey()
print(result)
11. save 相关算子
➢ 函数签名
def saveAsTextFile(path: String): Unit
def saveAsObjectFile(path: String): Unit
def saveAsSequenceFile(
path: String,
codec: Option[Class[_ <: CompressionCodec]] = None): Unit //了解即可
➢ 函数说明
将数据保存到不同格式的文件中
val rdd: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1, 2, 3, 4))
// 保存成 Text 文件
rdd.saveAsTextFile("Spark-core/output/output")
// 序列化成对象保存到文件
rdd.saveAsObjectFile("Spark-core/output/output1")
——引用类型)
