一、什么是 RDD

弹性

• 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
• 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
• 计算的弹性：计算出错重试机制；
• 分片的弹性：可根据需要重新分片。

分布式：数据存储在大数据集群不同节点上

数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据

数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现

不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在 新的 RDD 里面封装计算逻辑

可分区、并行计算

二、创建RDD

 在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD、从外部存储创建RDD、从其他RDD创建。

创建maven项目

编写pom.xml

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.apache.spark</groupId>
        <artifactId>spark-core_2.11</artifactId>
        <version>2.1.1</version>
    </dependency>
</dependencies>
<build>
    <finalName>SparkCoreTest</finalName>
    <plugins>
        <plugin>
            <groupId>net.alchim31.maven</groupId>
            <artifactId>scala-maven-plugin</artifactId>
            <version>3.4.6</version>
            <executions>
                <execution>
                    <goals>
                        <goal>compile</goal>
                        <goal>testCompile</goal>
                    </goals>
                </execution>
            </executions>
        </plugin>
    </plugins>
</build>

1.从集合中创建

代码：

object RddTest {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //创建SparkConfig
    val sparkConf = new SparkConf().setAppName("test").setMaster("local[*]")
    //创建SparkContext
    val sc = new SparkContext(sparkConf)
    //创建RDD
    val list = List(1,3,5,7,9)
    //转RDD的第一种方式
    val rdd1:RDD[Int] = sc.parallelize(list)
    //转RDD的第二种方式
    val rdd2:RDD[Int] = sc.makeRDD(list)
    println(s"分区数：${rdd1.partitions.size}")//16
    println(s"分区数：${rdd2.partitions.size}")//16
  }
 
}

运行结果：

22/06/24 19:35:26 INFO storage.BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager 192.168.17.1:49731 with 1918.2 MB RAM, BlockManagerId(driver, 192.168.17.1, 49731, None)
22/06/24 19:35:26 INFO storage.BlockManagerMaster: Registered BlockManager BlockManagerId(driver, 192.168.17.1, 49731, None)
22/06/24 19:35:26 INFO storage.BlockManager: Initialized BlockManager: BlockManagerId(driver, 192.168.17.1, 49731, None)
22/06/24 19:35:26 INFO handler.ContextHandler: Started o.s.j.s.ServletContextHandler@350b3a17{/metrics/json,null,AVAILABLE,@Spark}
分区数：16
分区数：16
22/06/24 19:35:26 INFO spark.SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook
22/06/24 19:35:26 INFO server.ServerConnector: Stopped Spark@1c98290c{HTTP/1.1}{0.0.0.0:4040}

2.从外部存储系统的数据集创建

由外部存储系统的数据集创建RDD包括：本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、HBase等
1）数据准备
在新建的SparkCoreTest1项目名称上右键=》新建input文件夹=》在input文件夹上右键=》分别新建1.txt和2.txt。每个文件里面准备一些word单词。
2）创建RDD

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
 
object createrdd03_file {
 
    def main(args: Array[String]): Unit = {
 
        //1.创建SparkConf并设置App名称
        val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("SparkCoreTest").setMaster("local[*]")
 
        //2.创建SparkContext，该对象是提交Spark App的入口
        val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)
 
        //3.读取文件。如果是集群路径：hdfs://hadoop102:9000/input
        val lineWordRdd: RDD[String] = sc.textFile("input")
 
        //4.打印
        lineWordRdd.foreach(println)
 
        //5.关闭
        sc.stop()
    }
}

3.从其他RDD创建

主要是通过一个RDD运算完后，再产生新的RDD。