RDD的两种操作
1.Tansformation（转化操作）：返回值还是一个RDD
2.Action（行动操作）：返回值不是一个RDD
第一种Transformation是返回一个新的RDD，如map(),filter()等。这种操作是lazy(惰性)的，即从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，只是记录下来，只有等到有Action操作是才会真正启动计算，将生成的新RDD写到内存或hdfs里，不会对原有的RDD的值进行改变。而Action操作才会实际触发Spark计算，对RDD计算出一个结果，并把结果返回到内存或hdfs中，如count(),first()等。
通俗点理解的话，就是假设你写了一堆程序，里面对数据进行了多次转换，这个时候实际上没有计算，就只是放着这里。在最后出结果的时候会用到Action操作，这个时候Action会执行与之相关的转换操作，运算速度会非常快(一是Action不一定需要调用所有的transformation操作，二是只有在最后一步才会计算相关的transformation操作)。如果Transformation没有lazy性质的话，每转换一次就要计算一次，最后Action操作的时候还要计算一次，会非常耗内存，也会极大降低计算速度。
还有一种情况，如果我们想多次使用同一个RDD，每次都对RDD进行Action操作的话，会极大的消耗Spark的内存，这种情况下，我们可以使用RDD.persist()把这个RDD缓存下来，在内存不足时，可以存储到磁盘(disk)里。在Python中，储存的对象永远是通过Pickle库序列化过的，所以社不设置序列化级别不会产生影响。
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1, RDD的两种操作
1.Tansformation（转化操作）：返回值还是一个RDD
2.Action（行动操作）：返回值不是一个RDD
第一种Transformation是返回一个新的RDD，如map(),filter()等。这种操作是lazy(惰性)的，即从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，只是记录下来，只有等到有Action操作是才会真正启动计算，将生成的新RDD写到内存或hdfs里，不会对原有的RDD的值进行改变。而Action操作才会实际触发Spark计算，对RDD计算出一个结果，并把结果返回到内存或hdfs中，如count(),first()等。
通俗点理解的话，就是假设你写了一堆程序，里面对数据进行了多次转换，这个时候实际上没有计算，就只是放着这里。在最后出结果的时候会用到Action操作，这个时候Action会执行与之相关的转换操作，运算速度会非常快(一是Action不一定需要调用所有的transformation操作，二是只有在最后一步才会计算相关的transformation操作)。如果Transformation没有lazy性质的话，每转换一次就要计算一次，最后Action操作的时候还要计算一次，会非常耗内存，也会极大降低计算速度。
还有一种情况，如果我们想多次使用同一个RDD，每次都对RDD进行Action操作的话，会极大的消耗Spark的内存，这种情况下，我们可以使用RDD.persist()把这个RDD缓存下来，在内存不足时，可以存储到磁盘(disk)里。在Python中，储存的对象永远是通过Pickle库序列化过的，所以社不设置序列化级别不会产生影响。