在spark中建立rdd的建立方式可以分為三種：從集合中建立rdd；從外部儲存建立rdd；從其他rdd建立。
從集合中建立rdd，spark主要提供了兩種函式：parallelize和makerdd
1）使用parallelize()從集合建立
2）使用makerdd()從集合建立
包括本地的檔案系統，還有所有hadoop支援的資料集，比如hdfs、cassandra、hbase等，我們會在第4章詳細介紹。
scala> val rdd2= sc.textfile("hdfs://hadoop102:9000/release")
Spark之RDD的屬性
1.一組分片 partition 即資料集的基本組成單位。對於rdd來說，每個分片都會被乙個計算任務處理，並決定平行計算的粒度。使用者可以在建立rdd時指定rdd的分片個數，如果沒有指定，那麼就會採用預設值。預設值就是程式所分配到的cpu core的數目。2.乙個計算每個分割槽的函式。spark中r...
spark中建立RDD的方式
spark中建立rdd的幾種方式 1 使用程式中的集合建立rdd 一般用於測試 2 使用本地檔案系統建立rdd 一般用於資料量大的檔案的測試 3 基於hdfs建立rdd 生產環境最常用的rdd建立方式 4 使用s3建立rdd 5 基於資料流建立rdd packagecom.dt.spark impo...
Spark學習之RDD的概念
rdd又叫彈性分布式資料集，是spark資料的基礎單元，spark程式設計是圍繞著在rdd上建立和執行操作來進行的。它們是跨集群進行分割槽的不可變集合 immutable collection 如果某個分割槽丟失，這些分割槽可以重建 重新計算 它們是使用資料流運算子 map,filter,group...