**RDD：**弹性分布式数据集，是一种特殊集合，支持多来源，有容错机制，可以被缓存，支持并行操作，一个RDD代表多个分区里的数据集。
RDD有两种算子：
1.Transformation（转换）：属于延迟Lazy计算，当一个RDD转换成另一个RDD时并没有立即进行转换，仅仅是记住数据集的逻辑操作；
2.Action（执行）：触发Spark作业运行，真正触发转换算子的计算；
RDD中算子的运行过程：
输入：
在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（如分布式存储：textFile读取HDFS等，parallelize方法输入Scala集合或数据）输入Spark，数据进入Spark运行时数据空间，转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理。
运行：
在Spark数据输入形成RDD后便可以通过变换算子，如filter等，对数据进行操作并将RDD转化为新的RDD，通过Action算子，触发Spark提交作业，。如果数据需要复用，可以通过Cache算子，将数据缓存到内存。
输出：
程序运行结束，数据会输出Spark运行时的空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile输出到HDFS），或Scala数据或集合中（collect输出到Scala集合，count返回Scala Int型数据）
常见Action算子（代码统一写在最下面）：
reduce(func)：通过函数func聚集集合中的所有的元素。func函数接收2个同构的元素，返回一个值。这个函数必须是关联性的，确保可以被正确地并发执行。这个算子不像reduceByKey一样通过key进行分组，所以其是一个全量的操作。
collect()：在Driver的程序中，以数组的形式，返回数据集的所有元素。但是，请注意，这个只能在返回一个较小的数据子集时才能使用，不然会很容易导致OOM异常。
count()：返回数据集的元素个数（Long类型的数）。
take(n)：返回数据集中前n（Int类型）个元素组成的一个数组。注意，这个操作并不在多个节点上运行，而是在Driver所在的节点上。如果要拿到的数据量较大，尽量不要使用该算子，会导致Driver所在节点压力过大。
first()：返回数据集的第一个元素（类似于take(1)）。
saveAsTextFile(path)：将数据集中的所有元素以textfile的格式保存到本地，hdfs等文件系统中的指定目录下。Spark会调用toString()方法将每一个元素转换为一行文本保存。
saveAsSequenceFile(path)：将数据集中的所有元素以sequencefile的格式保存到本地，hdfs等文件系统中的指定的目录下。但是，这种方法需要RDD的元素必须是key-value对组成，并实现Writable接口或隐性可以转换为Writable（Spark中的基本类型包含了该转换）。
foreach(func)：在数据集中的每一个元素，运行函数func。
countByKey：和reduceByKey效果相同，只是reduceByKey是一个Transformation算子。
代码实现：
package com.aura.spark
import org.apache.log4j.{Level, Logger}
import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
object ActionTest {
def main(args: Array[String]): Unit = {
//使最后不输出日志，便于看结果
Logger.getLogger("org.apache.hadoop").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.WARN)
Logger.getLogger("org.spark-project").setLevel(Level.WARN)
/**
* 建立SparkContext
*
* setMaster()参数说明：
* Master URL配置
* 说明：Master URL代表的含义是Spark作业运行的方式
* 本地模式（local）：--Spark作业在本地运行（Spark Driver和Executor在本地运行）
* local ：为当前的Spark作业分配一个工作线程
* local[M] ：为当前的Spark作业分配M个工作线程
* local[*] ：为当前的Spark作业分配当前计算集中所有可用的工作线程
* local[M,N]：为当前的Spark作业分配M个工作线程，如果Spark作业提交失败会进行最多N次的重试
*/
val conf = new SparkConf()
.setAppName(s"${ActionTest.getClass.getSimpleName}")
.setMaster("local[*]")
val sc = new SparkContext(conf)
//调用下面的方法
action_t(sc)
sc.stop()
}
def action_t(sc:SparkContext): Unit ={
val list = List(
"1,dashi",
"2,ersha",
"3,sansha",
"4,sisha"
)
val list_rdd:RDD[String] = sc.parallelize(list)
val list_map:RDD[(Int,String)] = list_rdd.map(line =>{
val tup = line.split(",")
(tup(0).toInt,tup(1))
})
//reduce
val list_red:(Int,String) = list_map.reduce((l1,l2) => {
val k = l1._1 + l2._1
val v = l1._2 + "_" + l2._2
(k,v)
})
println("----reduce算子的结果:")
println(list_red)
//collect
//因为如果collect得到的数据量太大会导致OOM异常，所以为更提醒读者，在这里假装先使用filter(func)进行过滤操作
val list_fil:RDD[(Int,String)] = list_map.filter(_._1 > 2)
//其实，我们操作时下面的操作常写成一行代码：
//list_fil.collect().foreach(t => println(t + " "))
val list_col:Array[(Int,String)] = list_fil.collect()
println("----collect算子的结果：")
list_col.foreach(t => println(t + " "))
//count
val coun:Long = list_map.count()
println("----count算子的结果:")
println("list_map中的元素个数为：" + coun)
//take
val list_take:Array[(Int,String)] = list_map.take(2)
println("----take算子的结果：")
print("取list_map中的前两个元素：")
list_take.foreach(t => println(t + " "))
//first(类似于take(1))
val list_fir:(Int, String) = list_map.first()
println("----first算子的结果：")
print("取list_map中的第一个元素：" + list_fir)
//saveAsTextFile和saveAsSequenceFile用法一样，用saveAsTextFile为例
/**
* 保存至本地文件写法为：file:///D:/dasha.txt
* 在项目导入hdfs-site.xml和core-site.xml文件后，为了和hdfs区别必须加file:///
* 若没有，则可直接写D:/dasha.txt
*/
println("----saveAsTextFile算子没有返回值")
//list_map.saveAsTextFile("hdfs://dfs01/data/dasha.txt")
//foreach
//该算子较多的是用于上面的代码，例如： list_take.foreach(t => println(t + " "))
//同样它也可以对集合中的每一个元素进行相应的func运算
var count = 1
val list_for:Unit = list.foreach(line => {
val words = line.split(",")
val tup = (words(1),words(0))
println("将list中的第" + count + "元素互换位置：" + tup)
count += 1
})
}
}
运行结果：
----reduce算子的结果:
(10,ersha_dashi_sansha_sisha)
----collect算子的结果：
(3,sansha)
(4,sisha)
----count算子的结果:
list_map中的元素个数为：4
----take算子的结果：
取list_map中的前两个元素：(1,dashi)
(2,ersha)
----first算子的结果：
取list_map中的第一个元素：(1,dashi)----saveAsTextFile算子没有返回值
将list中的第1元素互换位置：(dashi,1)
将list中的第2元素互换位置：(ersha,2)
将list中的第3元素互换位置：(sansha,3)
将list中的第4元素互换位置：(sisha,4)
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