这篇文章主要介绍“spark内核RDD的count操作是什么”，在日常操作中，相信很多人在spark内核RDD的count操作是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”spark内核RDD的count操作是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
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RDD源码的count方法：
从上面代码可以看出来，count方法触发SparkContext的runJob方法的调用：
进一步跟踪runJob(rdd, (context: TaskContext, iter: Iterator[T]) => func(iter), partitions, allowLocal)方法：
2、clean(func)：
代码分析：
3.1、进入submitJob(rdd, func, partitions, callSite, allowLocal, resultHandler, properties)：
上面代码分析：
3.1.1、 进入new JobWaiter(this, jobId, partitions.size, resultHandler)方法
我们可以看出来，是给自己发消息的
3.1.3、进入 dagScheduler.handleJobSubmitted(jobId, rdd, func, partitions, allowLocal, callSite,listener, properties)方法
首先构建finalStage，然后又一个getMissingParentsStages方法，可以发现运行有本地运行和集群运行两种模式，本地运行主要用于本地实验和调试：
3.1.3.1、进入 finalStage = newStage(finalRDD, partitions.size, None, jobId, callSite)方法：
3.1.3.2、进入 runLocally(job)方法：
3.1.3.3.2、进入 getMissingParentStages(stage).sortBy(_.id) 方法：
跟进getShuffleMapState方法：
3.1.3.3.3、进入submitMissingTasks(stage, jobId.get) 方法：
到此，关于“spark内核RDD的count操作是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
