创建RDD的2种方法【大数据开发】

Spark RDD 编程的程序入口对象是SparkContext对象(不论何种编程语言)。只有构建出SparkContext, 基于它才能执行后续的API调用和计算 。本质上, SparkContext对编程来说, 主要功能就是创建第一个RDD出来。

RDD的创建可以通过2种方式， 通过并行化集合创建( 本地对象转分布式RDD )和通过读取外部数据源( 读取文件)创建。

1.并行化创建

并行化创建是指将本地集合转向分布式RDD,这一步的创建是分布式的开端，将本地集合转化为分布式集合。

API如下

rdd=sparkcontext.parallelize(参数1，参数2)
#参数1集合对象即可，比如list
#参数2分区数

# coding: utf8

from pyspark import SparkConf, SparkContext

if __name__ = '__main__': 
	# e.构建Spark执行环境
	conf = SparkConf().setAppName("create rdd").\
	    setMaster("local[*]"]
	sc = SparkContext(conf = conf)

# sc对象的parallelize方法， 可以将本地集合转换成RDD返回给你
	data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
	rdd = sc.parallelize(data, numSlices = 3)
	
	print(rdd.collect())

获取RDD分区数返回值是Int数字：getNumPartitions API

rdd.getNumPartitions()

2.读取文件创建

textFile API

这个API可以读取本地数据，也可以读取hdfs数据

使用方法：

sparkcontext.textFile(参数1，参数2)
#参数1，必填，文件路径支持本地文件支持HDFS也支持一些比如S3协议
#参数2，可选，表示最小分区数量。
#注意：参数2话语权不足，spark有自己的判断，在它允许的范围内，参数2有效果，超出spark允许的范围，参数2失效

1f __nane__ = '__main__:
   # B.构建Spark执行环境
   conf = SparkConf().setAppNane("create rdd").\
      setMaster("local[*]")
   sc = SparkContext(conf=conf)
   # textFile API 读取文件
   rdd = sc.textFile(".…/data/words.txt", 1000)
   print(rdd.getNumPartitions())

   rdd2 = sc.textFile("hdfs://nodel:8020/input/words.txt", 1888)
   #最小分区数给了1060，但是实际就开了85个， spark没有理会你要求最少1008的要求，而是尽是多开。
   print(rdd2.getNumPartitions())
   
   print(rdd2.collect())

注意：textFile除非有很明确的指向性，一般情况下，我们不是指分区参数。

读取文件的API，有个小文件读取专用场景：适合读取一堆小文件
用法：

 sparkcontext.wholeTextFiles(参数1,参数2)
#参数1，必填，文件路径支持本地文件支持HDFS也支持一些比如S3协议
#参数2，可选，表示最小分区数量。
#注意：参数2话语权不足，这个API分区数量最多也只能开到文件数量

这个API偏向于少量分区读取数据,因为这个API表明了自己是小文件读取专用，那么文件的数据很小。分区很多，导致shuffle的几率更高.所以尽量少分区读取数据。

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