本篇教程探讨了大数据技术之常用的action算子，希望阅读本篇文章以后大家有所收获，帮助大家对相关内容的理解更加深入。

action算子简介

Action类算子也是一类算子（函数）叫做行动算子，如foreach,collect，count等。Transformations类算子是延迟执行，Action类算子是触发执行。一个application应用程序（就是我们编写的一个应用程序）中有几个Action类算子执行，就有几个job运行。

1.reduce

通过函数func聚集数据集中的所有元素，这个函数必须是关联性的，确保可以被正确的并发执行 

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.reduce(_+_)res3: Int = 55

2.collect

在driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素，这通常会在使用filter或者其它操作后，返回一个足够小的数据子集再使用 

scala> var rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.collectres2: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)

3.count

返回数据集的元素个数 

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[4] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.countres4: Long = 10

4.first

返回数据集的第一个元素(类似于take(1)) 

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[5] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.firstres5: Int = 1

5.take

返回一个数组，由数据集的前n个元素组成。注意此操作目前并非并行执行的，而是driver程序所在机器 

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[7] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.take(3)res6: Array[Int] = Array(1, 2, 3)

6.takeSample(withReplacement,num,seed)

withReplacement:结果中是否可重复  
num:取多少个  
seed:随机种子  
返回一个数组，在数据集中随机采样num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定的随机数生成器种子 
原理
takeSample()函数和sample函数是一个原理,但是不使用相对比例采样,而是按设定的采样个数进行采样,同时返回结果不再是RDD,而是相当于对采样后的数据进行collect(),返回结果的集合为单机的数组

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[20] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.takeSample(true,4,10)res19: Array[Int] = Array(10, 10, 2, 3)

7.takeOrdered

takeOrdered和top类似，只不过以和top相反的顺序返回元素。
top默认倒序，taskOrdered默认正序  
top方法其实就是调用的taskOrdered，然后反转的结果

def top(num: Int)(implicit ord: Ordering[T]): Array[T] = withScope {    takeOrdered(num)(ord.reverse)  }

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(1 to 10)rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[23] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.top(5)res22: Array[Int] = Array(10, 9, 8, 7, 6)scala> rdd1.takeOrdered(5)res23: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)

8.saveAsTextFile

saveAsTextFile用于将RDD以文本文件的格式存储到文件系统中

val conf = new SparkConf()      .setAppName("saveFile")      .setMaster("local[*]")val sc = new SparkContext(conf)val rdd1: RDD[Int] = sc.parallelize(1 to 10)rdd1.repartition(1).saveAsTextFile("/tmp/fff")

9.saveAsSequenceFile

saveAsSequenceFile用于将RDD以SequenceFile的文件格式保存到HDFS上。使用方法和saveAsTextFile类似

10.saveAsObjectFile

saveAsObjectFile用于将RDD中的元素序列化成对象，存储到文件中。使用方法和saveAsTextFile类似

11.countByKey

对(K,V)类型的RDD有效，返回一个(K,Int)对的map，表示每一个可以对应的元素个数 

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",3)))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[3] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.countByKeyres1: scala.collection.Map[String,Long] = Map(B -> 2, A -> 2, C -> 1)

12.foreach

在数据集的每一个元素上，运行函数func,t通常用于更新一个累加器变量，或者和外部存储系统做交互

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(("A",0),("A",2),("B",1),("B",2),("C",3)))rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ParallelCollectionRDD[9] at makeRDD at <console>:24scala> rdd1.collect.foreach(println(_))(A,0)(A,2)(B,1)(B,2)(C,3)

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