这篇文章主要介绍“RDD行动操作方法是什么”，在日常操作中，相信很多人在RDD行动操作方法是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”RDD行动操作方法是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

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行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。

操作	说明
count()	返回数据集中的元素个数
collect()	以数组的形式返回数据集中的所有元素
first()	返回数据集中的第一个元素
take(n)	以数组的形式返回数据集中的前n个元素
reduce(func)	通过函数func（输入两个参数并返回一个值）聚合数据集中的元素
foreach(func)	将数据集中的每个元素传递到函数func中运行

####惰性机制
在当前的spark目录下面创建input目录

cd $SPARK_HOMEmkdir inputvim word.txthello worldhello sparkhello hadoophello scala

由于textFile()方法只是一个转换操作，因此，这行代码执行后，不会立即把data.txt文件加载到内存中，这时的lines只是一个指向这个文件的指针。

scala> val lines = sc.textFile("word.txt")lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = word.txt MapPartitionsRDD[13] at textFile at :24

下面代码用来计算每行的长度（即每行包含多少个单词），同样，由于map()方法只是一个转换操作，这行代码执行后，不会立即计算每行的长度。

scala> val lineLengths = lines.map(s=>s.length)lineLengths: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[14] at map at :25

reduce()方法是一个“动作”类型的操作，这时，就会触发真正的计算。这时，Spark会把计算分解成多个任务在不同的机器上执行，每台机器运行位于属于它自己的map和reduce，最后把结果返回给Driver Program。

scala> val totalLength = lineLengths.reduce((a,b)=> a+b)totalLength: Int = 45

####count
lines就是一个RDD。lines.filter()会遍历lines中的每行文本，并对每行文本执行括号中的匿名函数，也就是执行Lamda表达式：line => line.contains(“spark”)，在执行Lamda表达式时，会把当前遍历到的这行文本内容赋值给参数line，然后，执行处理逻辑line.contains(“spark”)，也就是只有当改行文本包含“spark”才满足条件，才会被放入到结果集中。最后，等到lines集合遍历结束后，就会得到一个结果集，这个结果集中包含了所有包含“Spark”的行。最后，对这个结果集调用count()，这是一个行动操作，会计算出结果集中的元素个数。

##持久化
在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。如果整个Spark程序中只有一次行动操作，这当然不会有什么问题。但是，在一些情形下，我们需要多次调用不同的行动操作，这就意味着，每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算。这对于迭代计算而言，代价是很大的，迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据。

前后共触发了两次从头到尾的计算。
实际上，可以通过持久化（缓存）机制避免这种重复计算的开销。可以使用persist()方法对一个RDD标记为持久化，之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化，持久化后的RDD将会被保留在计算节点的内存中被后面的行动操作重复使用。
persist()的圆括号中包含的是持久化级别参数，
persist(MEMORY_ONLY)表示将RDD作为反序列化的对象存储于JVM中，如果内存不足，就要按照LRU原则替换缓存中的内容。
persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上。
一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)。

可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除。

分区

RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上。RDD分区的一个分区原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目。
对于不同的Spark部署模式而言（本地模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式），都可以通过设置spark.default.parallelism这个参数的值，来配置默认的分区数目，一般而言：
*本地模式：默认为本地机器的CPU数目，若设置了local[N],则默认为N；
*Apache Mesos：默认的分区数为8；
*Standalone或YARN：在“集群中所有CPU核心数目总和”和“2”二者中取较大值作为默认值；
因此，对于parallelize而言，如果没有在方法中指定分区数，则默认为spark.default.parallelism，比如：

对于textFile而言，如果没有在方法中指定分区数，则默认为min(defaultParallelism,2)，其中，defaultParallelism对应的就是spark.default.parallelism。
如果是从HDFS中读取文件，则分区数为文件分片数(比如，128MB/片)。

到此，关于“RDD行动操作方法是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！

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