Action算子

無輸出

foreach
對RDD每個元素執(zhí)行函數(shù)f，不反悔RDD和Array，而是返回Unit

foreach

輸出到HDFS

saveAsTextFile
數(shù)據(jù)輸出，存儲到HDFS
將RDD中的元素映射到（Null，x.toString），然后寫入HDFS

saveAsTextFile

saveAsObjectFile
將分區(qū)中的每10個元素組成一個Array，然后將Array序列化，映射為（Null，BytesWritable（Y））寫入HDFS的SequenceFile格式

saveAsObjectFile

Scala集合或數(shù)據(jù)

collect
相當于toArray，將分布RDD轉換為單機Array

collect

collectAsMap
對（K，V）型的RDD數(shù)據(jù)返回一個單機HashMap，對于重復Key，后面的元素覆蓋前面的

collectAsMap

reduceByKeyLocally
先reduce，再collectAsMap

lookup
對（K，V）型的RDD操作，返回指定key對應的元素形成Seq
如果RDD包含分區(qū)器，只處理K所在的分區(qū)，如果不存在分區(qū)器，對全部RDD元素進行掃描

lookup

count
返回RDD元素個數(shù)

top、take
返回最大、最小的K個元素

takeOrdered
返回最小的K個元素，返回數(shù)組中保持元素順序

first
相當于top(1)

reduce
對兩個元素K，V進行reduce函數(shù)操作，將結果和迭代器取出的下一個元素進行reduce操作，直到遍歷完所有元素
f(A,B)=>(A.1+"@"+B.1, A._2+B._2)

reduce

fold
與reduce原理相同
相當于每個reduce時，迭代器取的一個元素是zeroValue
fold(("V0", 2))((A, B)=>(A.1+"@"+B.1, A._2+B._2))

fold

aggregate
將每個分區(qū)里面的元素進行聚合，然后用combine函數(shù)將每個分區(qū)的結果和初始值(zeroValue)進行combine操作。這個函數(shù)最終返回的類型不需要和RDD中元素類型一致