spark基础--rdd的生成

在spark中，RDD是一个重要的概念，它代表了一组数据的分布式集合。RDD可以被分成多个分区，每个分区中的数据可以被并行处理。实际上，Spark中的所有计算都是通过RDD执行的。因此，RDD的生成是Spark编程的一个重要组成部分。

在Spark中，RDD可以通过各种方法进行生成。下面将介绍几种主要的方法。

1. 从文件中读取

从文件中读取是最常用的生成RDD的方法之一，它可以从本地文件系统或hdfs中读取文件，并将它们转化为RDD。在Spark中，可以使用textFile()方法来读取文件，并将每行作为一个元素创建RDD。例如：

val file = sc.textFile("input.txt")

其中，sc是SparkContext对象，input.txt是要读取的文件的路径。

2. 通过集合创建

除了从文件中读取，还可以通过集合来创建RDD。可以使用parallelize()方法将本地集合转换为RDD。例如：

val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = sc.parallelize(data)

3. 通过已有的RDD进行转换

可以通过对已有的RDD进行转换来创建新的RDD。在Spark中，RDD提供了一系列的转换操作，例如map、filter、reduce等等。例如，可以通过在RDD上调用map()方法来创建一个新的RDD。例如：

val file = sc.textFile("input.txt")
val words = file.flatMap(line => line.split(" "))
val pairs = words.map(word => (word, 1))
val counts = pairs.reduceByKey((a, b) => a + b)

其中，flatMap()方法将每一行拆分成单词，map()方法将单词转换成(word, 1)格式的键值对，reduceByKey()方法将相同的单词进行汇总。

4. 通过外部数据源进行读取

除了从文件中读取，还可以通过外部数据源来创建RDD。例如，可以使用HBase、Cassandra或者Kafka等数据源来创建RDD。在Spark中，有一系列的输入格式可以用来读取不同的数据源。例如，使用HBaseInputFormat来读取HBase中的数据。例如：

val conf = HBaseConfiguration.create()
conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE, "table_name")
val hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(conf, classOf[TableInputFormat], classOf[ImmutableBytesWritable], classOf[Result])

其中，TableInputFormat是用于读取HBase数据的输入格式，ImmutableBytesWritable和Result是HBase数据的键和值类型。

通过上述方法，可以创建各种类型的RDD，并在Spark中进行计算和处理。需要注意的是，在创建RDD时，应该考虑到数据的分布和读取效率等问题，并选择最合适的生成方法。