- 常用聚合与获取数据算子
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reduce：聚集RDD所有元素，先分区内聚合，再分区间聚合 ，如 rdd.reduce(+) 可对 RDD[Int] 类型数据求和。
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collect：在驱动程序中以数组形式返回数据集所有元素。
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foreach：分布式遍历RDD元素并调用指定函数 。
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count：返回RDD中元素个数。
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first：返回RDD的第一个元素。
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take：返回RDD前n个元素组成的数组。
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takeOrdered：返回RDD排序后的前n个元素组成的数组。
代码
结果
- 复杂聚合算子
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aggregate：分区数据先与初始值聚合，再进行分区间聚合，可自定义聚合逻辑。
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fold：是 aggregate 的简化版，按指定操作和初始值进行折叠操作。
代码
结果
- 特定功能算子
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countByKey：统计 RDD[(K, V)] 中每种key的个数。
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save相关算子：包括 saveAsTextFile 保存为文本文件、 saveAsObjectFile 保存为对象文件 、 saveAsSequenceFile （了解即可），用于将RDD数据保存为不同格式。
- 累加器：主要用于将Executor端变量信息聚合到Driver端。Driver程序定义变量后，Executor端每个Task都会有该变量副本，Task更新副本值后传回Driver端进行合并。文档通过简单示例展示了累加器的基本用法，还给出了自定义累加器实现wordcount的详细步骤，包括创建自定义累加器类，重写相关方法，以及在Spark程序中注册和调用自定义累加器。
代码
结果
- 广播变量：用于高效分发较大的只读对象到所有工作节点，供一个或多个Spark操作使用。以向所有节点发送较大只读查询表为例，说明了广播变量的应用场景。文档通过代码示例，展示了广播变量的使用过程，先创建广播变量，然后在RDD操作中使用广播变量的值，最终输出结果。
