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Spark-Core常用算子总结（干货）

前言

前段时间又重新回顾了一下Spark的知识，真的是 蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处，第一遍迷迷糊糊的走马观花了一遍，一点感觉都没有，第二遍，第三遍，就会发现不一样的东西，真的是印证了孔子的那句话 温故而知新
我写这篇博客已经是我第三遍学习Spark了，将来肯定会有第四遍、第五遍…

Spark分为
1、Spark-Core：Spark最核心的部分，所有的都基于Core，比如RDD的转换

2、SparkSql：Spark对结构化数据的SQl语法支持、可以结合Hive、Hbase等

3、Spark-Streaming：Spark对实时计算、流式计算的支持，Spark-Streaming仅仅是微批处理，本质还是批处理，只是将处理时间缩小到秒级
还有最近很火爆的Flink，和SparkStreaming相反，它是将流处理看成批处理，将无界的数据当成有界的来处理，Flink可以批处理，也可以实时处理。但是SparkStreaming相反，将有界数据当成无界来实时处理，要说两者的区别，这一点就是天差地别了。



1、Action算子

spark是懒加载的，只有action算子才可以触发一系列的rdd操作，如果其中一个rdd要重新计算，那么rdd链前面的rdd全部要重新计算，如果设置了检查点或者暂时落地到磁盘，就可以加快速度

collect：打印rdd所有元素，一般数据较大不会用这个，一般用于调试

count：rdd内数据个数还有countBykey 道理一样

first：返回第一个元素

take（n）：返回前n个元素，不排序

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