Spark中创建RDD的方法

在Spark中，创建RDD（弹性分布式数据集）有多种方法。以下是一些常用的创建RDD的方法：

 1. 从聚集创建RDD

1. 使用SparkContext的`parallelize`方法将一个集合（如数组、列表等）转换为RDD。
7. val spark = SparkSession.builder().appName("Create RDD").master("local[]").getOrCreate()
9. val sc = spark.sparkContext
13. // 创建一个包含整数的RDD
15. val rddFromCollection = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

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 2. 从外部存储体系创建RDD

1. Spark可以从外部存储系统（如HDFS、S3、Local文件系统等）读取数据并创建RDD。使用`textFile`方法可以读取文本文件。
7. // 从HDFS或本地文件系统读取文本文件创建RDD
9. val rddFromFile = sc.textFile("path/to/file.txt")

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 3. 从其他RDD转换创建RDD
通过对现有RDD应用转换操纵（如`map`、`filter`等）来创建新的RDD。

1. // 通过映射操作创建新的RDD
3. val rddMapped = rddFromCollection.map(x => x  2)
7. // 通过过滤操作创建新的RDD
9. val rddFiltered = rddFromCollection.filter(x => x > 2)

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 4. 从序列化格式创建RDD
利用Spark的读取方法从序列化格式（如JSON、Parquet等）创建RDD。

1. // 读取JSON文件创建RDD
3. val jsonRDD = spark.read.json("path/to/file.json").rdd

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 5. 利用`wholeTextFiles`方法
如果须要将整个文件作为一个记录读取，可以利用`wholeTextFiles`方法。

1. // 从目录中读取所有文件，每个文件作为一个记录
3. val rddWholeText = sc.wholeTextFiles("path/to/directory")

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这些方法提供了灵活的方式来创建RDD，以顺应不同的数据源和利用场景。根据你的数据泉源和处置惩罚需求选择符合的创建方式。

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