spark RDD上的 filter（） 和 reduce（） 方法有什么区别？换句话说，为什么 filter（） 是转换， reduce（） 是行动？对我来说，两者听起来都很相似。那么是什滤波器是窄还是宽？
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过滤器很窄，因为它只适用于每行级别并返回另一个（已过滤的）rdd。 Reduce实际上返回一个在整个rdd上计算的单个值。要返回此值，必须进行实际计算，这就是reduce是一个操作的原因。
一般来说，必须返回实际值或写一些输出的rdd.functions是动作，而返回另一个rdd的rdd.functions是转换。
只有当需要一个动作时，才会发生导致它的rdd转换（Spark的懒惰属性）