Spark API 详解/大白话解释 之 RDD、partition、count、collect

 

Spark API 详解/大白话解释 之 RDD、partition、count、collect

标签： spark2016-01-21 11:25 6086人阅读 评论(0) 收藏 举报

 分类：Spark（34） 

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 http://blog.csdn.net/guotong1988/article/details/50554034RDD定义：任何数据在Spark中都被转换为RDD。

一个RDD可以看成是一个数组

不过是分到各个分区，分布在不同的机器上，可并行处理。分区的定义： 
一个RDD有多个RDD分区 
一个RDD分区只在一个机器上 
一个机器可有多个RDD分区 
http://stackoverflow.com/questions/31359219/relationship-between-rdd-partitions-and-nodes由数据转换为RDD：举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。这个RDD一共9个元素，每个元素含有一个数字

val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)

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举例：读取本地文件README.md来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素，分区是2

val b = sc.textFile("README.md",2)

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count( ) 
返回RDD的元素个数collect( ) 
返回整个RDDhttp://homepage.cs.latrobe.edu.au/zhe/ZhenHeSparkRDDAPIExamples.html