Spark——RDD创建详解

本文介绍了在Spark中创建弹性分布式数据集(RDD)的两种主要方式:从外部数据源读取和从驱动程序分发集合。提供了Scala和Java的示例代码,并解释了如何指定分区参数。

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一、RDD创建的两种方式
1、外部数据源
Scala:

val file = sc.textFile("hdfs://hadoop:8020/words.txt",partitions )//partitions分区参数,不写,是默认的分区个数,可手动指定

Java:

JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://hadoop:8020/words.txt");

2、驱动程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如list或者set或者Array)
Scala:

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val distData = sc.parallelize(data,partitions )//partitions分区参数,不写,是默认的分区个数,可手动指定
等价于:
val file=sc.parallelize(List(1,2,34,5))

Java:

List<Integer> data = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5);
JavaRDD<Integer> distData = sc.parallelize(data);
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