键值对RDD的创建方式

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#spark #RDD

键值对RDD在Spark中广泛应用于聚合计算。通过ETL过程将数据转化为键值对，可以使用两种方式创建：一是根据scala中每个元素的第一个单词作为key生成Pair RDD；二是借助SparkContext的parallelize方法。

键值对RDD是对Spark中许多操作所需要的常见数据类型，通常用于聚合计算。先通过ETL（抽取，转换，装载）操作来将数据转化为键值对形式。

1.创建Pair RDD
在scala中使用第一个单词作为key，创建一个pairRDD

 val lines=sc.textFile("input/1.txt") val pairs = lines.map(x =>
(x.split(" ")(0),x))

这里写图片描述
还可以利用SparkContext对象的parallelize方法创建：

 val prdd1=sc.parallelize(Seq((1,2),(3,4),(3,6)))

这里写图片描述

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