Spark action 操作列表

布满荆棘的人生 2022-06-16 07:11 129阅读 0赞

以下内容来自 Spark 官方文档 [Actions][] 小节, 更多内容可查看官方文档. 如有不当之处, 欢迎指正.

<table> 
 <thead> 
 <tr> 
 <th align="left">行动</th> 
 <th align="left">涵义</th> 
 </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td align="left">reduce(func)</td> 
 <td align="left">使用传入的函数参数 func 对数据集中的元素进行汇聚操作 (两两合并). 该函数应该具有可交换与可结合的性质, 以便于能够正确地进行并行计算.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">collect()</td> 
 <td align="left">在 driver program 上将数据集中的元素作为一个数组返回. 这在执行一个 filter 或是其他返回一个足够小的子数据集操作后十分有用.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">count()</td> 
 <td align="left">返回数据集中的元素个数</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">first()</td> 
 <td align="left">返回数据集中的第一个元素 (与 take(1) 类似)</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">take(n)</td> 
 <td align="left">返回数据集中的前 n 个元素</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">takeSample(withReplacement, num, [seed])</td> 
 <td align="left">以数组的形式返回数据集中随机采样的 num 个元素.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">takeOrdered(n, [ordering])</td> 
 <td align="left">以其自然序或使用自定义的比较器返回 RDD 的前 n 元素</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">saveAsTextFile(path)</td> 
 <td align="left">将数据集中的元素写入到指定目录下的一个或多个文本文件中, 该目录可以存在于本地文件系统, HDFS 或其他 Hadoop 支持的文件系统. Spark 将会对每个元素调用 toString 将其转换为文件的一行文本.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">saveAsSequenceFile(path)(Java and Scala)</td> 
 <td align="left">对于本地文件系统, HDFS 或其他任何 Hadoop 支持的文件系统上的一个指定路径, 将数据集中的元素写为一个 Hadoop SequenceFile. 仅适用于实现了 Hadoop Writable 接口的 kay-value pair 的 RDD. 在 Scala 中, 同样适用于能够被隐式转换成 Writable 的类型上 (Spark 包含了对于 Int, Double, String 等基本类型的转换).</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">saveAsObjectFile(path)(Java and Scala)</td> 
 <td align="left">使用 Java 序列化将数据集中的元素简单写为格式化数据, 可以通过 SparkContext.objectFile() 进行加载.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">countByKey()</td> 
 <td align="left">仅适用于 (K, V) 类型的 RDD. 返回每个 key 的 value 数的一个 hashmap (K, int) pair.</td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td align="left">foreach(func)</td> 
 <td align="left">对数据集中的每个元素执行函数 func. 这通常用于更新一个 <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#accumulators" rel="nofollow">Accumulator</a> 或与外部存储系统交互时的副作用. 注意: 修改 foreach() 外的非 Accumulator 变量可能导致未定义的行为. 更多细节请查看 <a href="http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#understanding-closures-a-nameclosureslinka" rel="nofollow">Understanding closures</a>.</td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

可以看出 action 的所有操作都是针对数据集中 “元素” (element) 级别的动作, action 的主要内容是 **存储** 和 **计算**. 引用 《Learning Spark》 里的说法:

> Actions are operations that return a result to the driver program or write it to storage, and kick off a computation, such as *count()* and *first()*.

再进一步细分的话大概有:

*  获取元素  
    collect(), first(), take(*n*), takeSample(withReplacement, num, \[seed\]), takeOrdered(n, \[ordering\])
 *  计数元素  
    count(), countByKey()
 *  迭代元素  
    reduce(*func*), foreach(*func*)
 *  保存元素  
    saveAsTextFile(*path*), saveAsSequenceFile(*path*), saveAsObjectFile(*path*)

最后如果你对 transformation 和 action 仍有疑惑的话，书里也教了一个识别的好方法，观察函数的返回类型：如果返回的是 RDD 类型，那么这是 transformation; 如果返回的是其他数据类型，那么这是 action.

> If you are ever confused whether a given function is a transformation or an action, you can look at its return type: transformations return RDDs, whereas actions return some other data type.

[Actions]: http://spark.apache.org/docs/latest/programming-guide.html#actions