這篇文章主要介紹Spark在運(yùn)行轉(zhuǎn)換中如何通過算子對RDD進(jìn)行轉(zhuǎn)換，文中介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們一定要看完！

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算子運(yùn)行過程

下圖描述了Spark在運(yùn)行轉(zhuǎn)換中通過算子對RDD進(jìn)行轉(zhuǎn)換。 算子是RDD中定義的函數(shù)，可以對RDD中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換和操作。

1、輸入：在Spark程序運(yùn)行中，數(shù)據(jù)從外部數(shù)據(jù)空間（如分布式存儲：textFile讀取HDFS等，parallelize方法輸入Scala集合或數(shù)據(jù)）輸入Spark，數(shù)據(jù)進(jìn)入Spark運(yùn)行時數(shù)據(jù)空間，轉(zhuǎn)化為Spark中的數(shù)據(jù)塊，通過BlockManager進(jìn)行管理。
2、運(yùn)行：在Spark數(shù)據(jù)輸入形成RDD后便可以通過變換算子，如filter等，對數(shù)據(jù)進(jìn)行操作并將RDD轉(zhuǎn)化為新的RDD，通過Action算子，觸發(fā)Spark提交作業(yè)。 如果數(shù)據(jù)需要復(fù)用，可以通過Cache算子，將數(shù)據(jù)緩存到內(nèi)存。
3、輸出：程序運(yùn)行結(jié)束數(shù)據(jù)會輸出Spark運(yùn)行時空間，存儲到分布式存儲中（如saveAsTextFile輸出到HDFS），或Scala數(shù)據(jù)或集合中（collect輸出到Scala集合，count返回Scala int型數(shù)據(jù)）。

算子分類

大致可以分為三大類算子:
1、Value數(shù)據(jù)類型的Transformation算子，這種變換并不觸發(fā)提交作業(yè)，針對處理的數(shù)據(jù)項(xiàng)是Value型的數(shù)據(jù)。
2、Key-Value數(shù)據(jù)類型的Transfromation算子，這種變換并不觸發(fā)提交作業(yè)，針對處理的數(shù)據(jù)項(xiàng)是Key-Value型的數(shù)據(jù)對。
3、Action算子，這類算子會觸發(fā)SparkContext提交Job作業(yè)。

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