Spark 创建RDD的几种方式

最新推荐文章于 2025-04-09 17:39:07 发布
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分类专栏： spark 入门到精通 文章标签： Spark 创建RDD几种方式 Spark 创建RDD
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本文介绍了Spark中的RDD核心概念，包括其弹性特点和执行原理。接着详细讲解了如何在Yarn环境中创建RDD，包括直接从内存创建RDD和读取外部文件创建RDD的实例。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

什么是RDD

RDD （ Resilient Distributed Dataset ）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的 数据 处理模型 。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。

RDD特点：

1、弹性

  • 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
  • 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复
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howard2005的专栏
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RDD概念，创建RDD
【Spark基础】-- RDD 转 Dataframe 的三种方式
欢迎来到我的博客，一起探索代码里的世界！
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1、通过 StructType 创建 Dataframe（3、通过定义 schema 类创建 DataFrame。2、通过 RDD 推断创建 DataFrame （强烈推荐使用这种方法。
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在不同的部署环境中，这个提交过程基本相同，但是又有细微的区别，这里不进行详细的比较，但是因为国内工作中，将 Spark 引用部署到Yarn 环境中会更多一些，所以这里提到的提交流程是基于 Yarn 环境的。对RDD相关概念进行了细致学习，包括其核心属性、执行原理、序列化方式、依赖关系、持久化操作、分区器的运用，以及文件读取与保存等内容。不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在新的 RDD 里面封装计算逻辑。Spark 在计算时，是使用分区函数对每一个分区进行计算。
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大家好，我是风云，欢迎大家关注我的个人原创公众号【笑看风云路】获取更多大数据技术干货，在未来的日子里我们一起来学习大数据相关的技术，一起努力奋斗，遇见更好的自己！ 扫码进，更快捷： 在Spark中创建RDD的方式主要分为2种：1.读取内存数据创建RDD2.读取文件创建RDD读取内存数据创建RDD，Spark主要提供了两个方法：parallelize和makeRDD。使用makeRDD创建RDD的时候还可以指定分区数量。 2、读取文件创建RDD 读取文件创建RDD，Spark提供了textFile和whole
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转换算子(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。集合中的每一个元素，都要作用func匿名函数，返回0到多个新的元素，这些新的元素共同构成一个新的RDD。是一个one-to-many的操作。
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