什么是RDD.RDD的创建方式

RDD(Resilient Distributed Dataset)即弹性分布式数据集,是Apache Spark中最基本的数据抽象。它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。以下是RDD的创建方式:

  • 从集合中创建:可以通过在驱动程序中并行化现有的集合来创建RDD。例如在Scala中,可以使用 parallelize 方法,示例代码如下:

scala

val data = List(1, 2, 3, 4, 5)

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(data)

  • 从外部存储创建:从Hadoop支持的任何存储系统中读取数据来创建RDD,如HDFS、Cassandra、HBase等。例如从HDFS读取文本文件创建RDD,在Scala中代码如下:

scala

val rdd = spark.sparkContext.textFile("hdfs://localhost:9000/path/to/file.txt")

  • 通过转换现有RDD创建:通过对已有的RDD执行转换操作来创建新的RDD。例如,使用 map 转换对RDD中的每个元素进行操作,示例代码如下:

scala

val rdd1 = spark.sparkContext.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5))

val rdd2 = rdd1.map(x => x * 2)

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