RDD是什么?
RDD是Spark中的抽象数据结构类型,任何数据在Spark中都被表示为RDD。从编程的角度来看,RDD可以简单看成是一个数组。和普通数组的区别是,RDD中的数据是分区存储的,这样不同分区的数据就可以分布在不同的机器上,同时可以被并行处理。因此,Spark应用程序所做的无非是把需要处理的数据转换为RDD,然后对RDD进行一系列的变换和操作从而得到结果。本文为第一部分,将介绍Spark RDD中与Map和Reduce相关的API中。
如何创建RDD?
RDD可以从普通数组创建出来,也可以从文件系统或者HDFS中的文件创建出来。
举例:从普通数组创建RDD,里面包含了1到9这9个数字,它们分别在3个分区中。
scala> val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)a: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at parallelize at:12
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