spark系列一：transaction和action介绍

spark支持两种RDD操作，transaction和action。transaction操作是对已有的RDD创建一个新的RDD；而action操作主要是正对RDD做最后的操作，比如遍历、reduce、保存到文件等，并可以返回结果给driver程序。transaction的特点就是lazy特性。即如果spark应用中定义了transaction操作，那么即使执行该应用，这些操作也不会执行。也就是说，transaction操作是不会触发spark程序的执行的，，他只是记录了对RDD所作的操作，但是不会自发的执行。只有当transaction之后接着执行了一个action操作，那么所有transaction才会执行。通过这种lazy特性，来进行底层的spark应用执行额优化，避免产生过多的中间结果。action操作会触发一个spark job的运行，从而触发action之前的所有transaction的执行，这是action的特性。
常见算子：

	介绍
map	将RDD中的每个元素传入自定义函数，获取一个新的元素，然后用新的元素组成新的RDD
filter	对RDD中每个元素进行判断，如果返回true则保留，返回false则剔除。
flatMap	与map类似，但是对每个元素都可以返回一个或多个新元素。
gropuByKey	根据key进行分组，每个key对应一个Iterable
reduceByKey	对每个key对应的value进行reduce操作。
sortByKey	对每个key对应的value进行排序操作。
join	对两个包含对的RDD进行join操作，每个key join上的pair，都会传入自定义函数进行处理。
cogroup	同join，但是是每个key对应的Iterable都会传入自定义函数进行处理。

操	介绍
reduce	将RDD中的所有元素进行聚合操作。第一个和第二个元素聚合，值与第三个元素聚合，值与第四个元素聚合，以此类推。
collect	将RDD中所有元素获取到本地客户端。
count	获取RDD元素总数。
take(n)	获取RDD中前n个元素。
saveAsTextFile	将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法
countByKey	对每个key对应的值进行count计数。
foreach	遍历RDD中的每个元素。

transformation和action原理剖析.png
 

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