大数据培训之RDD编程模型

发布时间:2021年03月18日作者:atguigu浏览次数:673

编程模型

在Spark中,RDD被表示为对象,通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后,就可以调用actions触发RDD的计算,action可以是向应用程序返回结果(count, collect等),或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中,只有遇到action,才会执行RDD的计算(即延迟计算),这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。

    要使用Spark,开发者需要编写一个Driver程序,它被提交到集群以调度运行Worker,如下图所示。Driver中定义了一个或多个RDD,并调用RDD上的action,Worker则执行RDD分区计算任务。

大数据培训之RDD编程模型

 RDD的创建

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。

1 从集合中创建

从集合中创建RDD,Spark主要提供了两种函数:parallelize和makeRDD

1)使用parallelize()从集合创建

scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24

2)使用makeRDD()从集合创建

scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at <console>:24

2 由外部存储系统的数据集创建

包括本地的文件系统,还有所有Hadoop支持的数据集,比如HDFS、Cassandra、HBase等。

scala> val rdd2= sc.textFile(“hdfs://hadoop102:9000/RELEASE”)

rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs://hadoop102:9000/RELEASE MapPartitionsRDD[4] at textFile at <console>:24

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