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如何创建RDD

创建RDD(Resilient Distributed Dataset)主要有以下三种方法:

1. 从集合创建RDD

通过将本地集合(如列表、数组)传递给SparkContextparallelize方法,可以将本地数据转换为RDD。这种方式通常用于测试或开发阶段。

  • Python 示例

    Python

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    from pyspark import SparkContext
    sc = SparkContext("local", "RDDExample")
    data = [1, 2, 3, 4, 5]
    rdd = sc.parallelize(data)
  • Scala 示例

    scala

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    import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
    val conf = new SparkConf().setAppName("RDDExample").setMaster("local")
    val sc = new SparkContext(conf)
    val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
    val rdd = sc.parallelize(data)

2. 从外部存储加载数据创建RDD

通过SparkContexttextFilesequenceFile等方法,可以从外部存储系统(如HDFS、本地文件系统、S3)加载数据创建RDD。

  • 从文本文件加载RDD

    Python

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    rdd = sc.textFile("data.txt")
  • 从HDFS加载RDD

    Python

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    rdd = sc.textFile("hdfs://namenode:port/data.txt")

3. 从其他RDD转换创建RDD

通过对已有的RDD进行转换操作(如mapfilterflatMap等),可以生成新的RDD。

  • Python 示例

    Python

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    rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5])
    new_rdd = rdd.map(lambda x: x * 2)
  • Scala 示例

    scala

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    val rdd = sc.parallelize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
    val newRdd = rdd.map(x => x * 2)

总结:

  • 从集合创建RDD:适合测试和开发。

  • 从外部存储加载RDD:适合处理大规模数据。

  • 从其他RDD转换创建RDD:适合数据处理和分析。

http://www.dtcms.com/a/177492.html

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