## Spark Action算子有哪些
### 1. 简介
Spark是一个快速通用的集群计算系统，提供了很多强大的操作和功能，其中包括Action算子。Action算子是Spark中一种触发计算并返回结果的操作，它会对RDD（弹性分布式数据集）进行计算并将结果返回到驱动程序或存储到外部系统中。
本文将介绍如何使用Spark Action算子，并列举了常用的Action算子及其用法。
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原创
2023-07-20 22:23:31
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action算子为执行算子，触发Spark作业的运行，真正触发转换算子的计算 1.reduce(func):通过函数func先聚集各分区的数据集，再聚集分区之间的数据，func接收两个参数，返回一个新值，新值再做为参数继续传递给函数func，直到最后一个元素。2.collect():以数据的形式返回数据集中的所有元素给Driver程序，为防止Driver程序内存溢出，一般要控制返回的数据
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2024-07-15 22:53:38
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Spark算子算子分为转换算子（transformation）和行为算子（action）转换算子：转换算子是懒执行的，需要由Action算子触发执行行为算子：每个Action算子会触发一个JobSpark的程序的层级划分：Application --> Job --> Stage --> Task 两者的区分：看算子的返回值是否还是RDD，如果是由一个RDD转换成另一个
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2023-12-08 13:21:16
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SparkCore算子简介SparkCore中的算子可以分为2类：Transformations Operation 和 Action Operation在Spark的提交过程中，会将RDD及作用于其上的一系列算子(即：RDD及其之间的依赖关系)构建成一个DAG有向无环视图。当遇到action算子的时候就会触发一个job的提交，而Driver程序 则会将触发的job提交给D
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2024-02-04 20:43:49
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什么是spark算子？可以理解成spark RDD的方法，这些方法作用于RDD的每一个partition。 因为spark的RDD是一个 lazy的计算过程，只有得到特定触发才会进行计算，否则不会产生任何结果。大体上分：Transformation 变换/转换算子，不触发执行Action 行动算子，立马触发执行 Spark中RDD的定义是一个弹性的分布式数据集，弹性体现在计算上。当一个R
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2023-05-25 14:55:16
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1.collect算子*使用foreachACTION操作 ，collect在远程集群中遍历RDD的元素 *使用collect操作，将分布式在远程集群中的数据拉取到本地 *这种方式不建议使用，如果数据量大，会使用大量 的网络带宽 *这种方式不建议使用。 package kw.test.action;
import java.util.Arrays;
import java.util.Itera
摘要 spark的RDD具有延迟计算的特性，spark有两种操作算子，一种是transformation，一种是action。tranformation是来创建RDD的，它有可能从文件创建，也可能集合中创建，也可能依赖其它RDD创建。当算子为transformation的时候，spark并不执行计算操作，只有当遇到action算子的时候才开始计算。这就是transformation的lazy特性
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2023-11-09 16:22:38
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RDD行动算子1. RDD行动算子1.1概述spark的算子可以分为trans action算子 以及 action算子 ，即变换/转换 算子。如果执行一个RDD算子并不触发作业的提交，仅仅只是记录作业中间处理过程，那么这就是trans action算子 ，相反如果执行这个 RDD 时会触发 Spark Context 提交 Job 作业，那么它就是 action算子及行动算子。总结来说就是在Sp
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2024-04-29 20:43:03
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SparkCore算子简介SparkCore中的算子可以分为2类：Transformations Operation 和 Action Operation在Spark的提交过程中，会将RDD及作用于其上的一系列算子（即：RDD及其之间的依赖关系）构建成一个DAG有向无环视图。当遇到action算子的时候就会触发一个job的提交，而Driver程序 则会将触发的j
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2024-05-29 09:59:09
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在使用Apache Spark的过程中，了解Spark中的action算子数量和作用是非常重要的。在本篇文章中，我将详细记录关于“spark action算子有多少”的研究过程，包括环境预检、部署架构、安装过程、依赖管理、配置调优和安全加固等重要环节。
### 环境预检
首先，我们需要检查我们的环境，确保Spark能够正常运行。通过四象限图来分析不同环境的兼容性，我们可以更好地了解各个组件之间
算子：完整的spark代码执行下来叫做一个application，有多个job
个数与action算子相同。action触发流程:
RDD-->RDD-->RDD-->RDD,不持久化情况下，每次action触发都会从头计算具体的算子算子分为两类，action算子与transformation算子，持久化算子属于transformation算子action算子不会返回RDD,tr
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2023-12-12 12:55:30
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概述 spark 算子分为两类:transform与action两类，其中transform类算子只是定义一系列处理逻辑，它并不会触发计算而action 算子会触发整个计算逻辑。Transform类算子：map 与 mapPartitions/** **
* map算子
* 对RDD中的每个元素都执行传入的函数
* eg:对每个元素都做+1 操作
*/
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2023-08-01 14:57:26
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Value型Transformation算子处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型。1）输入分区与输出分区一对一型。2）输入分区与输出分区多对一型。3）输入分区与输出分区多对多型。4）输出分区为输入分区子集型。5）还有一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型：Cache型。Cache算子对RDD分区进行缓存。这
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2024-02-27 10:12:22
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背景介绍：最近在对一个Spark任务进行调优时，在260G的输入数据上跑，总会在执行8-9小时后抛出Too large frame的异常。对此异常进行深入了解，也尝试了很多解决办法，现将其总结以备往后参考。 Too large frame异常的原因：Spark抛出Too large frame异常，是因为Spark对每个partition所能包含的数据大小有写死的限制（约为2G），当某个
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2023-11-25 22:00:53
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spark算子分为两大种，一种是transformation算子，另一种是action算子。其实细分的话transformation算子又可以细分为value型和k-v型，个人感觉没必要，也就不细化了，省得把大家搞晕。 transformation又叫转换算子，它从一个RDD到另一个R
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2023-08-11 20:36:53
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在处理大规模数据时，Apache Spark提供了丰富的API，其中“Action”算子是执行数据计算的重要组成部分。Action算子用于触发实际的计算并获取结果，其行为包括返回具体数据到驱动程序、将结果以某种方式输出到外部存储、或者执行某些操作如保存文件或打印输出。本文将详述如何解决与“Spark Action 算子”相关的问题，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化和生态扩展等
一、前述Spark中默认有两大类算子，Transformation（转换算子）,懒执行。action算子，立即执行，有一个action算子 ，就有一个job。通俗些来说由RDD变成RDD就是Transformation算子，由RDD转换成其他的格式就是Action算子。 二、常用Transformation算子 假设数据集为此： 1、filter  
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2023-12-28 13:36:04
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本篇文章主要介绍：Transformation 与 Action 常用API 速览Transformation 与 Action 常用API DEMO1. Transformation 与 Action 常用APISpark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action1.1Transformation将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation 具有
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2024-01-11 21:22:22
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1.transformation和action介绍Spark支持两种RDD操作：transformation和actiontransformation操作会针对已有RDD创建一个新的RDDaction操作，主要是对RDD进行最后的操作，如遍历、reduce、保存到文件中等，并可以返回结果给Driver程序例子：map就是一种transformation操作，用于将已有RDD中的每个元素传入一个自定
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2023-11-19 11:54:13
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Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。 （1）reducereduce其实是讲RDD中的所有元素进行合并，当运行call方法时，会传入两个参数，在call方法中将两
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2023-06-25 19:34:35
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