之前我们讲过，Spark中的transformations，只有在真正需要的时候才会执行计算，这里计算的触发器被称作actions。
Driver & Executors
我们先来介绍一些相关概念。当我们调用Spark应用时，它是在driver程序中运行的，driver程序驱使（drive）了我们Spark应用的执行。Driver将Spark应用的执行过程，分成若干个tasks，每个task在一个executor上执行。
当在local模式下运行时，executors和driver程序运行在一个进程中；当在cluster模式下运行时，executors会在cluster中的任何一台机器执行，以利用cluster的资源。
Actions
Actions是对RDD的操作，它触发了数据的物化（materialize），在executors上执行，并将结果返回给driver。Actions和transformations的代码一起，被发送到executors上执行，而不是在driver程序中执行，driver只会接收运行结果。
下面介绍一些常见的actions算子：
- collect()：将所有数据发送到driver中，适用于小数据集结果，防止driver的内存溢出；
- take(n: Int)：随机选择n个数据发送到driver中，take会访问尽可能少的数据分区，以加快读取时间；
- top(n: Int)：选择前n个数据发送到driver中；
- reduce(f: (T, T) -> T)：将数据集的所有数据，经过一个满足交换律和结合律的方法，得到计算结果并发送到driver中。
- saveAsTextFile(path: String)：每个executor将它计算的分区数据，转换为字符串之后，写入到指定目录下的文件，并返回给driver确认信息。一般可以用于简单应用的完整debug。
- saveAsHadoopFile(path: String, outputFormatClass: String)：每个executor将它计算的分区数据，按照指定的Hadoop存储格式，写入到指定目录下的文件，并返回给driver确认信息。
- foreach(f: T -> ())：每个executor调用f，处理每个数据，并返回给driver确认信息。可以通过此方法实现将数据写入到数据库中，或将数据发送到其他外部服务等。
- foreachPartition(f: Iterator[T] -> ())：每个executor调用f，对executor的分区进行处理，并返回给driver确认信息。
这里列举的是最常用的actions算子，此外还有一些类似快捷方式的算子，比如count，sum等，可以在文档中查找使用方法。
小结
Actions是触发数据集计算和执行的关键，actions的执行通常是在executors上，并将结果返回给driver，actions可以用来收集、保存和打印数据等等。
