今天就跟大家聊聊有关怎样理解Spark中的Transformation和Action，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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RDD的创建：
(SparkContext) sc.parallelize(collection) //将一个集合转换成RDD
sc.textFile("path..") //读取一个文件并转换成RDD
延迟执行，一个RDD通过该操作产生的新的RDD时不会立即执行，只有等到Action操作才会真正执行。
map(func):对调用map的RDD数据集中的每个element都使用func，然后返回一个新的RDD,这个返回的数据集是分布式的数据集 示例： var list = List(1,2,3,4,5,6); //定义一个List集合 //对于调用map的list而言，num表示list中每一个element，每个element都*2，num可以理解为一个变量名 list.map(num=>num*2) 结果：List(2,4,6,8,10,12) //list.map(num=>num*2)可以看成是集合中每个element*2
filter(func):对调用filter的RDD数据集中的每个元素都使用func，然后返回一个包含使func为true的元素构成的RDD 示例： var list = List(1,2,3,4,5,6); //定义一个List集合 //对于调用filter的list而言，num表示list中每一个element，筛选每个符合>2条件的element list.filter(num=>num>2) //参数必须是一个Boolean 打印结果：List[Int] = List(3, 4, 5, 6)
flatMap(func):和map差不多，但是flatMap生成的是多个结果
示例：
// 定义一个元素为String的集合
var strList = List("hello world","hello xm","hello xh","hello , Im fine","hello how are you?")
// 将每个element切分成多个字段，flatMap每个参与计算的element必须返回多个结果或者一个数组，例如返回的结果
// 可以这样：List(Array(...),Array(...),...)
strList.flatMap(stsr=>str.split(" "))
打印结果：List(hello, world, hello, xm, hello, xh, hello, ,, Im, fine, hello, how, are, you?)groupByKey()：将相同key的value进行分组 groupByReduce()：将相同key的value进行合并计算 union:将两个RDD聚合，例如：RDD1->(1,2,3),RDD2->(1,2,3),RDD1 union RDD2 -> (1,2,3,1,2,3) join:将两个RDD取笛卡尔积 SortByKey(boolean):按照key进行排序,true为降序,false为升序,如果想将value进行排序，可以将key和value位置互换,互换操作：map(x=>(x._2,x._1))
提交Spark作业，当Action时，Transformation类型的操作才会真正执行计算操作，然后产生最终结果输出。
cache：将结果放到内存 count：统计element的数量 collect:返回一个数组结果 reduce:对所有的element进行合并 lookup:针对某个key查看value save:将结果保存到磁盘
看完上述内容，你们对怎样理解Spark中的Transformation和Action有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。
