一个spark程序，会先把日志打印完再回去执行转换算子还是执行完转换算子以后再打印日志？

在您提供的代码片段中，可以看到使用了日志记录（通过logger.info）和Apache Spark的转换与行动操作。这里我将基于阿里云产品环境，简要解释这些操作的意义以及如何在阿里云上更高效地利用Spark进行大数据处理。

日志记录 (logger.info)

• logger.info("...")是用来记录程序运行时的信息日志，这对于调试、监控应用运行状态非常有帮助。在阿里云上，如果您的应用部署在ECS（Elastic Compute Service）、容器服务Kubernetes版ACK或Serverless Kubernetes服务ASK等环境中，可以集成阿里云的日志服务SLS（Log Service）来收集、存储和分析这些日志，实现更高效的日志管理。

Spark转换算子

• Spark中的转换（Transformation）算子如map(), filter(), groupBy()等，用于从一个DataFrame或RDD生成一个新的DataFrame或RDD，但不会立即执行计算。在阿里云上，您可以使用EMR（E-MapReduce）服务，它是一个运行在阿里云上的Hadoop和Spark集群管理服务，支持多种开源大数据处理框架，方便您直接在云端构建数据处理应用。

Spark行动算子

• 行动（Action）算子如count(), collect(), saveAsTextFile()等，会触发实际的计算并返回结果到Driver程序或写入外部存储。在您的代码中，紧跟在"spark action算子"之后的操作就是触发计算的地方。阿里云EMR不仅提供了丰富的Spark配置选项以优化性能，还支持与OSS（Object Storage Service）无缝集成，使得数据读写更加便捷高效。

阿里云环境下的最佳实践

1. 资源优化：利用EMR的弹性扩缩容能力，根据作业负载自动调整集群规模，节省成本。
2. 监控与报警：结合阿里云监控服务，对Spark作业的运行状态进行实时监控，并设置报警规则，及时发现并解决问题。
3. 日志集成：通过SLS收集Spark作业日志，便于问题排查和性能分析。
4. 数据湖分析：如果您的数据存储在阿里云MaxCompute或OSS上，EMR可以直接访问这些存储，实现高效的数据湖分析。
5. 安全合规：利用阿里云的安全体系，确保数据处理过程中的安全性与合规性。

综上所述，在阿里云环境下开发和运行Spark应用时，充分利用其提供的服务和工具，可以有效提升开发效率、运行性能及运维便利性。