大数据之PySpark的RDD创建和分区

已于 2023-06-23 17:07:48 修改
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分类专栏： Spark 文章标签： 大数据 hadoop spark
于 2023-05-15 00:01:54 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_43339889/article/details/130653205
本文详细介绍了PySpark中RDD的创建，包括通过SparkContext的parallelize方法创建和使用wholeTextFiles读取小文件创建。同时，文章讨论了RDD分区的概念，指出分区数与并行度的关系以及如何合理设置分区数以优化性能。

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文章目录

前言

上篇文章对PySpark的RDD做了简单的介绍，以及总结了RDD的特性，该篇文章主要介绍RDD的创建方式，PySpark的RDD创建方式主要有两种，一种是在程序中直接创建，另一种是通过加载外部系统创建。

一、RDD创建

  1. 创建SparkContext对象
    SparkContext为Spark程序的入口，代表和Spark集群的链接，Spark集群中通过SparkContext创建RDD，创建SparkContext对象前需要先创建SparkConf，该SparkConf对象用来传递应用的基本信息。
    在这里插入图片描述
  2. 并行化方式创建RDD
    第一步已经得到SparkContext对象，通过该对象的parallelize方法即可创建RDD，该方法需要传入可迭代的对象或集合；
    在这里插入图片描述
    使用SparkContext对象时可以指定分区数量
    在这里插入图片描述<
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