创建RDD

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创建RDD的方式

创建RDD的方法: JavaRDD<String> lines = sc.textFile("hdfs://spark1:9000/spark.txt"); JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C://Users//Administrator//Desktop//spark.txt"); List<Integer> numbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4,…

Spark核心编程---创建RDD

创建RDD: 1:使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在实际部署到集群运行之前,自己使用集合构造测试数据,来测试后面的spark应用流程. 2:使用本地文件创建RDD,主要用于临时性地处理一些储存了大量数据的文件 3:使用HDFS文件创建RDD,应该是最常用的生产环境处理方式,主要可以针对HDFS上储存的大数据,进行离线处理操作. //创建SparkConf SparkConf conf = new SparkConf() .setAppName=("//跟类名一样")…

Spark核心RDD、什么是RDD、RDD的属性、创建RDD、RDD的依赖以及缓存、

1:什么是Spark的RDD??? RDD(Resilient Distributed Dataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变.可分区.里面的元素可并行计算的集合.RDD具有数据流模型的特点:自动容错.位置感知性调度和可伸缩性.RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度. 2:RDD的属性: a.一组分片(Partition),即数据集的基本组成单位.对于RDD来说,每个分片都会被一个…

02、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）

Spark Core提供了三种创建RDD的方式,包括:使用程序中的集合创建RDD:使用本地文件创建RDD:使用HDFS文件创建RDD. 1.并行化集合如果要通过并行化集合来创建RDD,需要针对程序中的集合,调用SparkContext的parallelize()方法.Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去,形成一个分布式的数据集合,也就是一个RDD.相当于是,集合中的部分数据会到一个节点上,而另一部分数据会到其他节点上.然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合,即RDD. // 案…

Spark RDD概念学习系列之如何创建RDD

不多说,直接上干货! 创建RDD 方式一:从集合创建RDD (1)makeRDD (2)Parallelize 注意:makeRDD可以指定每个分区perferredLocations参数,而parallelize则没有. 方式二:读取外部存储创建RDD Spark与Hadoop完全兼容,所以对Hadoop所支持的文件类型或者数据库类型,Spark同样支持. (1)多文件格式支持: (2)多文件系统支持: 1)本地文件系统 2)S3 3)HDFS (3)数据库 1)JdbcRDD 2)spark…

RDD创建在Spark中创建RDD的创建方式大概可以分为三种:从集合中创建RDD:从外部存储创建RDD:从其他RDD创建. 由一个已经存在的Scala集合创建,集合并行化,而从集合中创建RDD,Spark主要提供了两种函数:parallelize和makeRDD. val rdd1 = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8)) 两个函数的声明 def parallelize[T: ClassTag]( seq: Seq[T], numSlices: Int…

5、创建RDD（集合、本地文件、HDFS文件）

一.创建RDD 1.创建RDD 进行Spark核心编程时,首先要做的第一件事,就是创建一个初始的RDD.该RDD中,通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据.然后在创建了初始的RDD之后,才可以通过Spark Core提供的transformation算子,对该RDD进行转换,来获取其他的RDD. Spark Core提供了三种创建RDD的方式,包括:使用程序中的集合创建RDD:使用本地文件创建RDD:使用HDFS文件创建RDD. 1.使用程序中的集合创建RDD,主要用于进行测试,可以在…