在大数据处理领域，Spark Core凭借其强大的功能和高效的性能备受开发者青睐。今天就来给大家总结一下Spark Core编程中的关键知识点。
先说说RDD行动算子，它能触发真正的数据计算。像 reduce 算子，能聚合RDD里的所有元素，先处理分区内数据，再聚合分区间数据； collect 算子可在驱动程序中以数组形式返回数据集的全部元素； foreach 用于分布式遍历RDD的每个元素并执行指定函数； count 则返回RDD中元素的个数 。此外， take 和 takeOrdered 分别能获取RDD的前n个元素和排序后的前n个元素， aggregate 和 fold 可实现分区内和分区间的数据聚合操作， countByKey 能统计每种key的数量，还有 save 相关算子用于将数据保存为不同格式的文件。
累加器和广播变量也是Spark编程的重要组件。累加器用于把Executor端的变量信息聚合到Driver端，在进行数据统计和累加操作时非常实用。比如在实现wordcount时，自定义累加器能更灵活地满足需求。广播变量则用于高效分发较大的只读对象，避免在每个任务中重复传输，提高了数据处理效率。
最后是Key - Value类型的相关操作。 partitionBy 能按指定分区器重新分区； groupByKey 和 reduceByKey 都能对数据按key进行操作，不过 reduceByKey 在shuffle前能对相同key的数据预聚合，性能更优。 aggregateByKey 、 foldByKey 和 combineByKey 功能各有特点，适用于不同的聚合场景。 sortByKey 可对RDD按key排序， join 、 leftOuterJoin 和 cogroup 等算子则用于不同类型RDD间的连接和组合操作。
