Spark_SparkRDD

RDD概述

RDD：弹性分布式数据集，初学时，可以把RDD看做是一种集合类型（和Array，List类比）

RDD的特点：

①有容错性，即数据丢失是可以恢复的

②有分区机制，可以并行的处理RDD数据

创建RDD的2种方式：

①将一个普通的集合类型(Array或List)

②通过Spark读取外部存储文件，将文件数据转变为RDD。可以从本地磁盘读取，也可以从HDFS读取

RDD的分区机制目的：可以分布式的计算RDD的数据集，底层可以确保分区数据的负载均衡状态

Spark单机模式启动

在bin目录下执行：sh spark-shell --master=local 

1.sc是SparkContext的别名对象，用于操作spark的入口对象，通过sc可以创建RDD，广播变量，此外sc用于负载job任务的分配和监控

2.创建RDD的方法：

①sc.parallelize(普通集合，分区数量)

②sc.makeRDD(普通集合，分区数量)

3.关于RDD分区的相关方法

①rdd.partitions.size 查看分区数量

②rdd.glom.collect 查看分区数据

4.创建RDD的两种途径：

①将一个普通集合转变为RDD

②读取外部文件，转变为RDD ：

方法： sc.textFile(路径，分区数)

补充：file:// 本地文件协议 => sc.textFile("file:///home/words.txt",2)

　　　hdfs://HDFS文件系统协议 => sc.textFile("hdfs://hadoop101:9000/words.txt",2)

RDD的操作函数

两类操作：

1.Transformation 变换操作：都是懒方法，即调用之后并没有马上执行

1.Action 执行操作：触发执行

案例：通过rdd实现统计文件中的单词数量，并输出到文件系统
本地：sc.textFile("/root/work/words.txt").flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/root/work/wcresult")

hdfs:
val rdd = sc.textFile("hdfs://hadoop101:9000/words.txt",2)
val result = rdd.flatMap(_.split("")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
result.saveAsTextFile("hdfs://hadoop101:9000/wordresult")