【博学谷IT技术支持】
Action动作算子
- reduce: 通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是可交换且可并联的
- collect: 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素
- count: 返回RDD的元素个数
- first: 返回RDD的第一个元素（类似于take(1))
- take: 返回一个由数据集的前n个元素组成的数据
- takeSample：返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于发送指定随机数生成器种子
- takeOrdered: 返回自然顺序或者自定义顺序的前n个元素
- saveAsTextFile：将数据集以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark会调用toString方法,将它转换为文件中的文本
- saveAsSequenceFile：将数据集中的元素以 Hadoop sequencefile 的格式保存到指定的目录下，可以使 HDFS 或者其他 Hadoop 支持的文件系统
- saveAsObjectFile: 将数据集的元素，以java序列号化的方式保存到指定的目录下
- countByKey：针对(K,V)类型的RDD,返回一个(K,Int)的map,表示每一个key对应的元素个数
- foreach：数据集的每一个元素上,运用函数func进行更新
- foreachPartition：在数据集的每一个分区上,运行函数func
统计操作
| 算子 | 含义 |
|---|---|
| count | 个数 |
| mean | 均值 |
| sum | 求和 |
| max | 最大值 |
| min | 最小值 |
| variance | 方差 |
| sampleVariance | 从采样中计算方差 |
| stdev | 标准差:衡量数据的离散程度 |
| sampleStdev | 采样的标准差 |
| stats | 查看统计结果 |
RDD的持久化/缓存
RDD通过persist或cache方法可以将前面的计算结果缓存, 但是并不是这两个方法被调用时立即缓存,而是触发后面的action时,该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。cache 最终也是调用了 persist 无参方法(默认存储只存在内存中)
| 持久化级别 | 说明 |
|---|---|
| MORY_ONLY(默认) | 将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果没有足够的内存存储 RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。这是默认级别 |
| MORY_AND_DISK(开发中可以使用这个) | 将 RDD 以非序列化的 Java 对象存储在 JVM 中。如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 |
| MEMORY_ONLY_SER (Java and Scala) | 将 RDD 以序列化的 Java 对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的 CPU |
| MEMORY_AND_DISK_SER (Java and Scala) | 与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，而不是每次需要重新计算它们 |
| DISK_ONLY | 将 RDD 分区存储在磁盘上 |
| MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2 等 | 与上面的储存级别相同，只不过将持久化数据存为两份，备份每个分区存储在两个集群节点上 |
| OFF_HEAP(实验中) | 与 MEMORY_ONLY_SER 类似，但将数据存储在堆外内存中。(即不是直接存储在 JVM 内存中) |
- RDD持久化/缓存的目的是为了提高后续的操作的速度
- 缓存的级别由很多，默认值只存在内存中，开发中使用memory_and_disk
- 只有执行action操作的时候才会真正将RDD数据进行持久化/缓存
- 实际开发中如果某个RDD后续会被频繁使用，可以将该RDD进行持久化缓存