常用Action算子

• countByKey
• collect
• reduce
• fold
• first
• take
• top
• count
• takeSample
• takeOrdered
• foreach
• saveAsTextFile

1. countByKey()

返回值是一个 字典类型

## 读取文本文件
rdd1 = sc.textFile(f"file:///{ROOT}/data/input/words.txt")
rdd2 = rdd1.flatMap(lambda x:x.split(" ")).map(lambda x:(x,1))

print(rdd2.collect())
# [('hello', 1), ('spark', 1), ('hello', 1), ('hadoop', 1), ('hello', 1), ('flink', 1)]

res = rdd2.countByKey()
print(res)
# defaultdict(<class 'int'>, {'hello': 3, 'spark': 1, 'hadoop': 1, 'flink': 1})

print(type(res))
# <class 'collections.defaultdict'>

2. collect()

将RDD各分区数据统一收集到Driver 形成一个List对象

确定数据量不是太大 不然会把Driver 内存撑爆

3. reduce()

将RDD数据集 进行聚合，返回值就是传入的数据同类型

注意reduceByKey 返回值是RDD

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
res = rdd.reduce(lambda a,b:a+b)
res
# 15

4. fold

初始值 在分区内 和 分区间 都会作用

一般不使用

5. first()

RDD的第一个元素

6. take(N)

取RDD的前N个元素 组合成List 返回

7. top(N)

对RDD数据进行降序排序 ，取得前N个 组合成List

8. count()

计算RDD有多少条数据，返回值是一个数字

9. takeSample（参数1：True or False,参数2：采样数，参数3：随机种子）

   参数1： True 表示可以重复取同一个数据

随机抽样RDD数据 返回List

10. takeOrdered(N，参数2)

    升序排列

    参数2 可以对排序数据进行改变 不改变本身

对RDD进行排序 取前N个

rdd = sc.parallelize([1, 3, 2, 4, 7, 9, 6], 1)

print(rdd.takeOrdered(3))
# [1,2,3]
print(rdd.takeOrdered(3, lambda x: -x))
# [9,7,6]

11. foreach(func)

对RDD每一个元素 执行提供的逻辑操作（同map）也不改变传入的RDD 但是没有返回值

rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
rdd2 = rdd.foreach(lambda x:print(x*10) )
# print(rdd.collect())
print(rdd2)

20
10
30
40
50
None

12. saveasTextFile()

rdd = sc.parallelize([1, 3, 2, 4, 7, 9, 6], 1)# 分区可以控制生成的文件数
# rdd.saveAsTextFile("../data/output/out1")  保存写相对路径也不行 还是要绝对路径
# 本地
rdd.saveAsTextFile(f"file:///{ROOT}/data/output/out1")
# hdfs
rdd.saveTextFile("hdfs://hadoop102:8080/路径")

foreach; saveAsTextFile 都是由分区（Excutor)直接执行的,跳过Driver

其余的 Action 算子都会将结果发送至Driver