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2024年4月16日发(作者：splitter组件)
rdd的创建方式
RDD (Resilient Distributed Datasets) 是 Spark 中最基本的数据
抽象形式，主要用于在分布式环境中进行数据处理和分析。创
建 RDD 的方式有以下几种：
1. 从集合 (Collection) 创建：可以通过已有的本地集合（如
Scala 或 Java 的对象）来创建 RDD。使用 SparkContext 的
parallelize 方法将集合转换为 RDD。例如：
```scala
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
val rdd = elize(data)
```
2. 从外部数据源加载：可以从外部数据源（如文件、Hadoop
HDFS、Apache Cassandra 等）中加载数据来创建 RDD。使用
SparkContext 的 textFile 方法加载文本文件，或者使用其他适
合的方法加载其他类型的数据源。例如：
```scala
val rdd = le("path/to/")
```
3. 转换已存在的 RDD：可以对已经存在的 RDD 进行一些转换
操作来创建新的 RDD。例如，通过对一个 RDD 的每个元素应
用某个函数，可以创建一个新的 RDD。例如：
```scala
val rdd1 = elize(Array(1, 2, 3, 4, 5))
val rdd2 = (_ * 2)
```
4. 通过并行化集合序列创建：可以通过对集合序列进行并行化
来创建 RDD。使用 SparkContext 的 parallelize 方法，并传入
一个具有多个集合的集合序列。例如：
```scala
val data = Seq(Seq(1, 2, 3), Seq(4, 5, 6), Seq(7, 8, 9))
val rdd = elize(data)
```
通过以上这些方式，可以创建不同类型的 RDD，用于进行分
布式数据处理和分析。
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