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本篇内容介绍了“Spark的RDD如何创建”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
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一：Scala
Scala 是一门现代的多范式编程语言，志在以简练、优雅及类型安全的方式来表达常用编程模式。它平滑地集成了面向对象和函数语言的特性。Scala 运行于 Java 平台（JVM，Java 虚拟机），并兼容现有的 Java 程序。
执行以下命令，启动spark-shell：
hadoop@master:/mysoftware/spark-1.6.1$ spark-shell
二：弹性分布式数据集（RDD）
1.RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）。
Spark是一个分布式计算框架，而RDD是其对分布式内存数据的抽象，可以认为RDD就是Spark分布式算法的数据结构。而RDD之上的操作是Spark分布式算法的核心原语，由数据结构和原语设计上层算法。Spark最终会将算法翻译为DAG形式的工作流进行调度，并进行分布式任务的发布。
RDD，它在集群中的多台机器上进行了数据分区，逻辑上可以认为是一个分布式的数组，而数组中每个记录可以是用户自定义的任意数据结构。RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序，通过对RDD的操作形成了整个Spark程序。
2.RDD的创建方式
2.1 从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其他持久化存储系统，如Hive，HBase）输出（HDFS）创建。
2.2 从父RDD转换得到新的RDD
2.3 通过parallelize或makeRDD将单击数据创建为分布式RDD。
scala> var textFile = sc.textFile("hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/sparkshell.txt");
textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/sparkshell.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at :27
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[6] at parallelize at :27
scala> 3.RDD的两种操作算子: 转换（Transformation），行动（Action）。
3.1 转换（Transformation）：延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另外一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Action操作的时候才会真正触发运算。
3.2 行动（Action）：Action算子会触发Spark提交作业(Job),并将数据输出Spark系统。
4.RDD的重要内部属性。
4.1 分区列表：通过分区列表可以找到一个RDD中包含的所有分区及其所在地址。
4.2 计算每个分片的函数：通过函数可以对每个数据块进行RDD需要进行的用户自定义函数 运算。
4.3 对父RDD的依赖列表：为了能够回溯带父RDD，为容错等提供支持。
4.4 对 key-value pair数据类型RDD的分区器，控制分区策略和分区数。通过分区函数可以确定数据记录在各个分区和节点上的分配，减少分布不平衡。
4.5 每个数据分区的地址列表（如 HDFS 上的数据块的地址）。
如果数据有副本，则通过地址列表可以获知单个数据块的所有副本地址，为负载均衡和容错提供支持。
4. Spark 计算工作流
途中描述了Spark的输入，运行转换，输出。在运行转换中通过算子对RDD进行转换。算子RDD中定义的函数，可以对RDD中的数据进行转换和操作。
输入：在Spark程序运行中，数据从外部数据空间（eg：HDFS）输入到Spark，数据就进入了Spark运行时数据空间，会转化为Spark中的数据块，通过BlockManager进行管理。
运行：在Spark数据输入形成RDD后，便可以通过变换算子fliter等，对数据操作并将RDD转换为新的RDD，通过行动Action算子，触发Spark提交作业。如果数据需要服用，可以通过Cache算子，将数据缓存到内存。
输出：程序运行结束数据会输出Spark运行时空间，存储到分布式存储中（如saveAsTextFile 输出到 HDFS）或 Scala 数据或集合中（ collect 输出到 Scala 集合，count 返回 Scala Int 型数据）。
Spark的核心数据模型是RDD，但RDD是个抽象类，具体由各子类实现，如MappedRDD，ShuffledRDD等子类。Spark将常用的大数据操作都转换成为RDD的子类。
对其一些基本操作的使用：
scala> 3*7
res0: Int = 21
scala> var textFile = sc.textFile("hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/sparkshell.txt");
textFile: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://192.168.226.129:9000/txt/sparkshell/sparkshell.txt MapPartitionsRDD[1] at textFile at :27
scala> textFile.count()
res1: Long = 3
scala> textFile.first()
res2: String = 1 spark
scala> textFile.filter(line => line.contains("berg")).count()
res3: Long = 1
scala> textFile.filter(line => line.contains("bergs")).count()
res4: Long = 0
scala> textFile.map(line => line.split(" ").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
res5: Int = 1
scala> textFile.map(line => line.split("\t").size).reduce((a, b) => if (a > b) a else b)
res6: Int = 2 “Spark的RDD如何创建”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
