Spark RDD的Action

RDD的Action是相对Transformation的另一种操作。Transformation代表计算的中间过程，从一个RDD生成新的RDD；而Action代表计算的结束，一次Action调用之后，不再生成新的RDD，结果返回到Driver程序。

鉴于Action具有这样的特点，所以Action操作是不可以在RDD Transformation内部调用的。比如，下面的调用是不允许的：

rdd1.map(x => rdd2.values.count() * x)

Transformation只是建立计算关系，而Action才是实际的执行者。每个Action都会调用SparkContext的runJob方法向集群正式提交请求，所以每个Action对应一个Job。比如在count的实现中，先提交Job去集群上运行，返回结果到Driver程序，然后调用sum方法获取数量：

/**
 * 返回RDD中的元素数RDD
 */
def count(): Long = sc.runJob(this, Utils.getIteratorSize _).sum