makeRDD0方法有两种使用方式，第一种使用方式与 parallelize0方法一致；第二种方式是通过接收一个 Seq［（T,Seq［String］）］参数类型创建 RDD。第二种方式生成的RDD中保存的是T的值，Seq［String］部分的数据会按照 Seqf（T,Seq［String］）的顺序存放到各个分区中，一个 Seq［Stringl对应存放至一个分区，并为数据提供位置信息，通过preferredLocations0方法可以根据位置信息查看每一个分区的值。调用 makeRDD0时不可以直接指定 RDD 的分区个数，分区的个数与 Seq［String］参数的个数是保持一致的。

使用 makeRDD0方法创建 RDD，并根据位置信息查看每一个分区的值，结果如图所示。

二.从外部存储系统中读取数据创建RDD

1.从外部存储系统中读取数据创建RDD是指直接读取存放在文件系统中的数据文件创建RDD。从内存中读取数据创建 RDD 的方法常用于测试，从外部存储系统中读取数据创建 RDD 才是用于实践操作的常用方法。

2.从外部存储系统中读取数据创建 RDD 的方法可以有很多种数据来源，可通过SparkContext对象的 textFile0方法读取数据集。textFileO方法支持多种类型的数据集，如目录、文本文件、压缩文件和通配符匹配的文件等，并且允许设定分区个数，分别读取 HDFS文件和Linux本地文件的数据并创建 RDD，具体操作如下。

（1）通过HDFS文件创建 RDD

这种方式较为简单和常用，直接通过 textFile（）方法读取 HDFS文件的位置即可。

在HDFS 的/user/toot 目录下有一个文件test.txt，读取该文件创建一个 RDD，代码如下

val test = sc. textile ("/user/root/test.txt")

（2）通过 Linux 本地文件创建 RDD

本地文件的读取也是通过 sc.textFile（"路径"）的方法实现的，在路径前面加上"file://"表示从Linux 本地文件系统读取。在 IntelliJIDEA 开发环境中可以直接读取本地文件；但在 spark-shell 中，要求在所有节点的相同位置保存该文件才可以读取它，例如，在Linux的/opt 目录下创建一个文件 test.txt，任意输入4行数据并保存，将 test.txt 文件远程传输至所有节点的/opt 目录下，才可以读取文件 test.txt。读取 test.txt 文件，并且统计文件的数据行数，代码如下

三.RDD方法归纳

1.使用map()方法转换数据

map（）方法是一种基础的RDD转换操作，可以对 RDD 中的每一个数据元素通过某种函数进行转换并返回新的RDD。mapO方法是懒操作，不会立即进行计算。

转换操作是创建RDD的第二种方法，通过转换已有RDD生成新的RDD。因为RDD是一个不可变的集合，所以如果对 RDD 数据进行了某种转换，那么会生成一个新的 RDD。

例如，通过一个存放了5个 Int类型的数据元素的列表创建一个 RDD，可通过 map0方法对每一个元素进行平方运算，结果会生成一个新的RDD，代码如下：

2.使用 sortBy（）方法进行排序

sortBy0方法用于对标准RDD 进行排序，有3个可输人参数，说明如下。

（1）第1个参数是一个函数f:（T）=>K，左边是要被排序对象中的每一个元素，右边返回的值是元素中要进行排序的值。

（2）第2个参数是 ascending，决定排序后 RDD 中的元素是升序的还是降序的，默认是 true，即升序排序，如果需要降序排序则需要将参数的值设置为 false。

（3）第3个参数是numPartitions，决定排序后的RDD 的分区个数，默认排序后的分区个数和排序之前的分区个数相等，即 this.partitions.size。

第一个参数是必须输人的，而后面的两个参数可以不输人。例如，通过一个存放了 3个二元组的列表创建一个 RDD，对元组的第二个值进行降序排序，分区个数设置为1，代码如下

3.使用collect（）方法查询数据

collectO方法是一种行动操作，可以将 RDD 中所有元素转换成数组并返回到 Driver 端，适用于返回处理后的少量数据。因为需要从集群各个节点收集数据到本地，经过网络传输，并且加载到 Driver 内存中，所以如果数据量比较大，会给网络传输造成很大的压力。因此，数据量较大时，尽量不使用collectO方法，否则可能导致Driver 端出现内存溢出间题。collectO方法有以下两种操作方式。

（1） collect：直接调用 collect 返回该 RDD 中的所有元素，返回类型是一个 Array［T数组，这是较为常用的一种方式。

（2）collect[U: ClassTag](f: PartialFunction[T, U])：RDD[U]。这种方式需要提供一个标准的偏函数，将元素保存至一个RDD中。首先定义一个函数one，用于将collect方法得到的数组中数值为1的值替换为"one"，将其他值替换为"other"。

4.使用flatMap（）方法转换数据

flatMap()方法将函数参数应用于RDD之中的每一个元素，将返回的迭代器（如数组、列表等）中的所有元素构成新的RDD。

使用flatMap()方法时先进行map（映射）再进行flat（扁平化）操作，数据会先经过跟map一样的操作，为每一条输入返回一个迭代器（可迭代的数据类型），然后将所得到的不同级别的迭代器中的元素全部当成同级别的元素，返回一个元素级别全部相同的RDD。这个转换操作通常用来切分单词。

例如，分别用 maPO方法和 AatapO方法分制字符串。用 mapO方法分削后，每个元素对应返回一个迷代器，即数组。fatNapO方法在进行同 mapO方法一样的操作后，将3个选代器的元素扁平化（压成同一级别），保存在新 RDD 中，代码如下

5.使用take()方法查询某几个值

take(N)方法用于获取RDD的前N个元素，返回数据为数组。take()与collect()方法的原理相似，collect()方法用于获取全部数据，take()方法获取指定个数的数据。获取RDD的前5个元素，代码如下。

6.使用union()方法合并多个RDD

union()方法是一种转换操作，用于将两个RDD合并成一个，不进行去重操作，而且两个RDD中每个元素中的值的个数、数据类型需要保持一致。代码如下

7.使用filter()方法进行过滤

filter()方法是一种转换操作，用于过滤RDD中的元素。

filter()方法需要一个参数，这个参数是一个用于过滤的函数，该函数的返回值为Boolean类型。

filter()方法将返回值为true的元素保留，将返回值为false的元素过滤掉，最后返回一个存储符合过滤条件的所有元素的新RDD。

创建一个RDD，并且过滤掉每个元组第二个值小于等于1的元素。代码如下

8.使用distinct()方法进行去重

distinct()方法是一种转换操作，用于RDD的数据去重，去除两个完全相同的元素，没有参数。创建一个带有重复数据的RDD，并使用distinct()方法去重。代码如下

三.使用简单的集合操作

(1)intersection()方法

intersection()方法用于求出两个RDD的共同元素，即找出两个RDD的交集，参数是另一个RDD，先后顺序与结果无关。创建两个RDD，其中有相同的元素，通过intersection()方法求出两个RDD的交集

(2)subtract()方法

subtract()方法用于将前一个RDD中在后一个RDD出现的元素删除，可以认为是求补集的操作，返回值为前一个RDD去除与后一个RDD相同元素后的剩余值所组成的新的RDD。两个RDD的顺序会影响结果。创建两个RDD，分别为rdd1和rdd2，包含相同元素和不同元素，通过subtract()方法求rdd1和rdd2彼此的补集。

(3)cartesian()方法

cartesian()方法可将两个集合的元素两两组合成一组，即求笛卡儿积。创建两个RDD，分别有4个元素，通过cartesian()方法求两个RDD的笛卡儿积。

任务实现

第四章Spark SQL

一.Spark SQL的简介

Spark SQL主要提供了以下三个功能：

1.Spark SQL可从各种结构化数据源中读取数据，进行数据分析。

2.Spark SQL包含行业标准的JDBC和ODBC连接方式，因此它不局限于在Spark程序内使用SQL语句进行查询。

3.Spark SQL可以无缝地将SQL查询与Spark程序进行结合，它能够将结构化数据作为Spark中的分布式数据集（RDD）进行查询。

二.DataFrame概述

1.DataFrame简介

2.DataFrame的创建

我们通过Spark读取数据源的方式进行创建DataFrame

3.RDD直接转换为DataFrame

在Scala语言中使用Spark SQL进行操作时，通常会用到DataFrame API。以下是一个简单的例子，展示如何使用Scala语言结合Spark SQL创建DataFrame并执行SQL查询：

首先，确保你已经有了一个SparkSession实例，这是与Spark交互的主要入口点。

import org.apache.spark.sql.{Row, SparkSession}

import org.apache.spark.sql.types._

// 初始化SparkSession

val spark = SparkSession.builder()

  .appName("Spark SQL example")

  .getOrCreate()

import spark.implicits._

然后，定义一个schema来描述你的数据。例如，如果你有一个包含姓名、年龄和薪资的表，你可以这样定义schema:

val schema = StructType(Array(

  StructField("name", StringType),

  StructField("age", IntegerType),

  StructField("salary", DoubleType)

))

接下来，创建一个DataFrame。你可以手动创建Row实例，也可以从CSV文件或其他数据源加载数据：

// 手动创建Row实例

val rows = Array(

  Row("Alice", 30, 80000.0),

  Row("Bob", 25, 70000.0),

  Row("Charlie", 35, 95000.0)

)

// 创建DataFrame

val df = spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(rows), schema)

现在你可以使用SQL来查询DataFrame了：

// 注册DataFrame为临时视图

df.createOrReplaceTempView("employees")

// 执行SQL查询

val results = spark.sql("SELECT * FROM employees WHERE age > 30")

// 显示查询结果

results.show()

//最后，不要忘记在结束时停止SparkSession：



spark.stop()

spark知识点

第二章Scala基础

一.Scala常用数据类型

二.定义与使用数组

三.定义与使用函数

def functionName(参数列表):[return type]={}

functionName(参数列表)

四.定义与使用列表

五.定义与使用集合

六.定义与使用映射

七.定义与使用元组

第三章Spark编程基础

一.从内存中读取创建RDD