这篇文章主要介绍Spark在运行转换中如何通过算子对RDD进行转换，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

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算子运行过程

下图描述了Spark在运行转换中通过算子对RDD进行转换。 算子是RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。

1、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。
2、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。
3、输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，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）。

算子分类

大致可以分为三大类算子:
1、Value数据类型的Transformation算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据。
2、Key-Value数据类型的Transfromation算子，这种变换并不触发提交作业，针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。
3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。

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当前标题：Spark在运行转换中如何通过算子对RDD进行转换
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