RDD是PySpark中数据计算的载体，提供数据的存储，计算的方法。
获取方法：1、通过SparkContext的parallelize成员方法，将python数据容器转换为RDD对象。
通过PySpark代码加载数据，即数据输入
"""
from pyspark import SparkConf,SparkContext
conf =SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("text_spark")
sc =SparkContext(conf=conf)
#通过parallelize方法将Python对象加载到Spark内，成为RDD对象
rdd1=sc.parallelize([1,2,3,4,5]) # list类型
rdd2=sc.parallelize((1,2,3,4,5)) # 元组
rdd3=sc.parallelize("123456")# 字符串
rdd4=sc.parallelize({1,2,3,4,5})#集合
rdd5=sc.parallelize({'k1':'v1','k2':'v2'})#字典
#查看rdd中有什么东西，就使用collect（）
print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())
sc.stop()2、通过SparkContext的textFile方法，读取文本文件得到RDD对象
"""
读取文件，并将其加载到Spark中，变成RDD对象
"""
rdd=sc.textFile('D:\\softer\\pycharm\\text\\pythonProject2\\data_text\\数据.txt')# 传入目标文件的地址
print(rdd.collect())
sc.stop()