这篇文章主要介绍“ Spark RDD怎么创建”，在日常操作中，相信很多人在 Spark RDD怎么创建问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答” Spark RDD怎么创建”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！
一、RDD的概述
1.1 什么是RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
1.2 RDD的属性
（1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
（2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
（3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
（4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
（5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
1.3 WordCount粗图解RDD
其中hello.txt
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二、RDD的创建方式
2.1 通过读取文件生成的
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 file = sc.textFile("/spark/hello.txt")
2.2 通过并行化的方式创建RDD
由一个已经存在的Scala集合创建。
scala> val array = Array(1,2,3,4,5) array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) scala> val rdd = sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[27] at parallelize at <console>:26 scala>
2.3 其他方式
读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。
RDD可以通过其他的RDD转换而来的。
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三、RDD编程API
Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action
3.1 Transformation
主要做的是就是将一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性(延迟加载)。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会真正的被执行。这种设计让Spark更加有效率地运行。
常用的Transformation：
转换 | 含义 |
map(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由每一个输入元素经过func函数转换后组成 |
filter(func) | 返回一个新的RDD，该RDD由经过func函数计算后返回值为true的输入元素组成 |
flatMap(func) | 类似于map，但是每一个输入元素可以被映射为0或多个输出元素（所以func应该返回一个序列，而不是单一元素） |
mapPartitions(func) | 类似于map，但独立地在RDD的每一个分片上运行，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是Iterator[T] => Iterator[U] |
mapPartitionsWithIndex(func) | 类似于mapPartitions，但func带有一个整数参数表示分片的索引值，因此在类型为T的RDD上运行时，func的函数类型必须是 (Int, Interator[T]) => Iterator[U] |
sample(withReplacement, fraction, seed) | 根据fraction指定的比例对数据进行采样，可以选择是否使用随机数进行替换，seed用于指定随机数生成器种子 |
union(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求并集后返回一个新的RDD |
intersection(otherDataset) | 对源RDD和参数RDD求交集后返回一个新的RDD |
distinct([numTasks])) | 对源RDD进行去重后返回一个新的RDD |
groupByKey([numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K, Iterator[V])的RDD |
reduceByKey(func, [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，返回一个(K,V)的RDD，使用指定的reduce函数，将相同key的值聚合到一起，与groupByKey类似，reduce任务的个数可以通过第二个可选的参数来设置 |
aggregateByKey(zeroValue)(seqOp, combOp, [numTasks]) | 先按分区聚合 再总的聚合 每次要跟初始值交流 例如：aggregateByKey(0)(_+_,_+_) 对k/y的RDD进行操作 |
sortByKey([ascending], [numTasks]) | 在一个(K,V)的RDD上调用，K必须实现Ordered接口，返回一个按照key进行排序的(K,V)的RDD |
sortBy(func,[ascending], [numTasks]) | 与sortByKey类似，但是更灵活 第一个参数是根据什么排序 第二个是怎么排序 false倒序 第三个排序后分区数 默认与原RDD一样 |
join(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个相同key对应的所有元素对在一起的(K,(V,W))的RDD 相当于内连接（求交集） |
cogroup(otherDataset, [numTasks]) | 在类型为(K,V)和(K,W)的RDD上调用，返回一个(K,(Iterable<V>,Iterable<W>))类型的RDD |
cartesian(otherDataset) | 两个RDD的笛卡尔积 的成很多个K/V |
pipe(command, [envVars]) | 调用外部程序 |
coalesce(numPartitions) | 重新分区 第一个参数是要分多少区，第二个参数是否shuffle 默认false 少分区变多分区 true 多分区变少分区 false |
repartition(numPartitions) | 重新分区 必须shuffle 参数是要分多少区 少变多 |
repartitionAndSortWithinPartitions(partitioner) | 重新分区+排序 比先分区再排序效率高 对K/V的RDD进行操作 |
foldByKey(zeroValue)(seqOp) | 该函数用于K/V做折叠，合并处理 ，与aggregate类似 第一个括号的参数应用于每个V值 第二括号函数是聚合例如：_+_ |
combineByKey | 合并相同的key的值 rdd1.combineByKey(x => x, (a: Int, b: Int) => a + b, (m: Int, n: Int) => m + n) |
partitionBy（partitioner） | 对RDD进行分区 partitioner是分区器 例如new HashPartition(2 |
cache | RDD缓存，可以避免重复计算从而减少时间，区别：cache内部调用了persist算子，cache默认就一个缓存级别MEMORY-ONLY ，而persist则可以选择缓存级别 |
persist | |
Subtract（rdd） | 返回前rdd元素不在后rdd的rdd |
leftOuterJoin | leftOuterJoin类似于SQL中的左外关联left outer join，返回结果以前面的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可。 |
rightOuterJoin | rightOuterJoin类似于SQL中的有外关联right outer join，返回结果以参数中的RDD为主，关联不上的记录为空。只能用于两个RDD之间的关联，如果要多个RDD关联，多关联几次即可 |
subtractByKey | substractByKey和基本转换操作中的subtract类似只不过这里是针对K的，返回在主RDD中出现，并且不在otherRDD中出现的元素 |
3.2 Action
触发代码的运行，我们一段spark代码里面至少需要有一个action操作。
常用的Action:
动作 | 含义 |
reduce(func) | 通过func函数聚集RDD中的所有元素，这个功能必须是课交换且可并联的 |
collect() | 在驱动程序中，以数组的形式返回数据集的所有元素 |
count() | 返回RDD的元素个数 |
first() | 返回RDD的第一个元素（类似于take(1)） |
take(n) | 返回一个由数据集的前n个元素组成的数组 |
takeSample(withReplacement,num, [seed]) | 返回一个数组，该数组由从数据集中随机采样的num个元素组成，可以选择是否用随机数替换不足的部分，seed用于指定随机数生成器种子 |
takeOrdered(n, [ordering]) | |
saveAsTextFile(path) | 将数据集的元素以textfile的形式保存到HDFS文件系统或者其他支持的文件系统，对于每个元素，Spark将会调用toString方法，将它装换为文件中的文本 |
saveAsSequenceFile(path) | 将数据集中的元素以Hadoop sequencefile的格式保存到指定的目录下，可以使HDFS或者其他Hadoop支持的文件系统。 |
saveAsObjectFile(path) | |
countByKey() | 针对(K,V)类型的RDD，返回一个(K,Int)的map，表示每一个key对应的元素个数。 |
foreach(func) | 在数据集的每一个元素上，运行函数func进行更新。 |
aggregate | 先对分区进行操作，在总体操作 |
reduceByKeyLocally | |
lookup | |
top | |
fold | |
foreachPartition | |
3.3 Spark WordCount代码编写
使用maven进行项目构建
（1）使用scala进行编写
查看官方网站，需要导入2个依赖包
详细代码
SparkWordCountWithScala.scala
import org.apache.spark.rdd.RDD import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} object SparkWordCountWithScala { def main(args: Array[String]): Unit = { val conf = new SparkConf() conf.setMaster("local") //设置任务名 conf.setAppName("WordCount") //创建SparkCore的程序入口 val sc = new SparkContext(conf) //读取文件 生成RDD val file: RDD[String] = sc.textFile("E:\\hello.txt") //把每一行数据按照，分割 val word: RDD[String] = file.flatMap(_.split(",")) //让每一个单词都出现一次 val wordOne: RDD[(String, Int)] = word.map((_,1)) //单词计数 val wordCount: RDD[(String, Int)] = wordOne.reduceByKey(_+_) //按照单词出现的次数 降序排序 val sortRdd: RDD[(String, Int)] = wordCount.sortBy(tuple => tuple._2,false) //将最终的结果进行保存 sortRdd.saveAsTextFile("E:\\result") sc.stop() }
运行结果
（2）使用java jdk7进行编写
SparkWordCountWithJava7.java
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction; import org.apache.spark.api.java.function.Function2; import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; import java.util.Iterator; public class SparkWordCountWithJava7 { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setMaster("local"); conf.setAppName("WordCount"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> fileRdd = sc.textFile("E:\\hello.txt"); JavaRDD<String> wordRDD = fileRdd.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() { @Override public Iterator<String> call(String line) throws Exception { return Arrays.asList(line.split(",")).iterator(); } }); JavaPairRDD<String, Integer> wordOneRDD = wordRDD.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() { @Override public Tuple2<String, Integer> call(String word) throws Exception { return new Tuple2<>(word, 1); } }); JavaPairRDD<String, Integer> wordCountRDD = wordOneRDD.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() { @Override public Integer call(Integer i1, Integer i2) throws Exception { return i1 + i2; } }); JavaPairRDD<Integer, String> count2WordRDD = wordCountRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<String, Integer>, Integer, String>() { @Override public Tuple2<Integer, String> call(Tuple2<String, Integer> tuple) throws Exception { return new Tuple2<>(tuple._2, tuple._1); } }); JavaPairRDD<Integer, String> sortRDD = count2WordRDD.sortByKey(false); JavaPairRDD<String, Integer> resultRDD = sortRDD.mapToPair(new PairFunction<Tuple2<Integer, String>, String, Integer>() { @Override public Tuple2<String, Integer> call(Tuple2<Integer, String> tuple) throws Exception { return new Tuple2<>(tuple._2, tuple._1); } }); resultRDD.saveAsTextFile("E:\\result7"); } }
（3）使用java jdk8进行编写
lambda表达式
SparkWordCountWithJava8.java
import org.apache.spark.SparkConf; import org.apache.spark.api.java.JavaPairRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import scala.Tuple2; import java.util.Arrays; public class SparkWordCountWithJava8 { public static void main(String[] args) { SparkConf conf = new SparkConf(); conf.setAppName("WortCount"); conf.setMaster("local"); JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf); JavaRDD<String> fileRDD = sc.textFile("E:\\hello.txt"); JavaRDD<String> wordRdd = fileRDD.flatMap(line -> Arrays.asList(line.split(",")).iterator()); JavaPairRDD<String, Integer> wordOneRDD = wordRdd.mapToPair(word -> new Tuple2<>(word, 1)); JavaPairRDD<String, Integer> wordCountRDD = wordOneRDD.reduceByKey((x, y) -> x + y); JavaPairRDD<Integer, String> count2WordRDD = wordCountRDD.mapToPair(tuple -> new Tuple2<>(tuple._2, tuple._1)); JavaPairRDD<Integer, String> sortRDD = count2WordRDD.sortByKey(false); JavaPairRDD<String, Integer> resultRDD = sortRDD.mapToPair(tuple -> new Tuple2<>(tuple._2, tuple._1)); resultRDD.saveAsTextFile("E:\\result8"); }
3.4 WordCount执行过程图
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四、RDD的宽依赖和窄依赖
4.1 RDD依赖关系的本质内幕
由于RDD是粗粒度的操作数据集，每个Transformation操作都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似流水线的前后依赖关系；RDD和它依赖的父RDD（s）的关系有两种不同的类型，即窄依赖（narrow dependency）和宽依赖（wide dependency）。如图所示显示了RDD之间的依赖关系。
从图中可知：
窄依赖：是指每个父RDD的一个Partition最多被子RDD的一个Partition所使用，例如map、filter、union等操作都会产生窄依赖；（独生子女）
宽依赖：是指一个父RDD的Partition会被多个子RDD的Partition所使用，例如groupByKey、reduceByKey、sortByKey等操作都会产生宽依赖；（超生）
需要特别说明的是对join操作有两种情况：
（1）图中左半部分join：如果两个RDD在进行join操作时，一个RDD的partition仅仅和另一个RDD中已知个数的Partition进行join，那么这种类型的join操作就是窄依赖，例如图1中左半部分的join操作(join with inputs co-partitioned)；
（2）图中右半部分join：其它情况的join操作就是宽依赖,例如图1中右半部分的join操作(join with inputs not co-partitioned)，由于是需要父RDD的所有partition进行join的转换，这就涉及到了shuffle，因此这种类型的join操作也是宽依赖。
总结：
在这里我们是从父RDD的partition被使用的个数来定义窄依赖和宽依赖，因此可以用一句话概括下：如果父RDD的一个Partition被子RDD的一个Partition所使用就是窄依赖，否则的话就是宽依赖。因为是确定的partition数量的依赖关系，所以RDD之间的依赖关系就是窄依赖；由此我们可以得出一个推论：即窄依赖不仅包含一对一的窄依赖，还包含一对固定个数的窄依赖。
一对固定个数的窄依赖的理解：即子RDD的partition对父RDD依赖的Partition的数量不会随着RDD数据规模的改变而改变；换句话说，无论是有100T的数据量还是1P的数据量，在窄依赖中，子RDD所依赖的父RDD的partition的个数是确定的，而宽依赖是shuffle级别的，数据量越大，那么子RDD所依赖的父RDD的个数就越多，从而子RDD所依赖的父RDD的partition的个数也会变得越来越多。
4.2 依赖关系下的数据流视图
在spark中，会根据RDD之间的依赖关系将DAG图（有向无环图）划分为不同的阶段，对于窄依赖，由于partition依赖关系的确定性，partition的转换处理就可以在同一个线程里完成，窄依赖就被spark划分到同一个stage中，而对于宽依赖，只能等父RDD shuffle处理完成后，下一个stage才能开始接下来的计算。
因此spark划分stage的整体思路是：从后往前推，遇到宽依赖就断开，划分为一个stage；遇到窄依赖就将这个RDD加入该stage中。因此在图2中RDD C,RDD D,RDD E,RDDF被构建在一个stage中,RDD A被构建在一个单独的Stage中,而RDD B和RDD G又被构建在同一个stage中。
在spark中，Task的类型分为2种：ShuffleMapTask和ResultTask；
简单来说，DAG的最后一个阶段会为每个结果的partition生成一个ResultTask，即每个Stage里面的Task的数量是由该Stage中最后一个RDD的Partition的数量所决定的！而其余所有阶段都会生成ShuffleMapTask；之所以称之为ShuffleMapTask是因为它需要将自己的计算结果通过shuffle到下一个stage中；也就是说上图中的stage1和stage2相当于mapreduce中的Mapper,而ResultTask所代表的stage3就相当于mapreduce中的reducer。
在之前动手操作了一个wordcount程序，因此可知，Hadoop中MapReduce操作中的Mapper和Reducer在spark中的基本等量算子是map和reduceByKey;不过区别在于：Hadoop中的MapReduce天生就是排序的；而reduceByKey只是根据Key进行reduce，但spark除了这两个算子还有其他的算子；因此从这个意义上来说，Spark比Hadoop的计算算子更为丰富。
到此，关于“ Spark RDD怎么创建”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注编程网网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！
