常见创建RDD的方法

第一阶段（1-3月）：会从浅入深，基于大量案例实战，深度剖析和讲解Spark，并且会包含完全从企业真实复杂业务需求中抽取出的案例实战。课程会涵盖Scala编程详解、Spark核心编程、Spark SQL和Spark Streaming、Spark GraphX、SparkR、Machine Learning、Spark内核以及源码剖析、性能调优、企业级案例实战等部分

第二阶段（Spark超大规模大数据案例实战）：使用了Spark技术生态栈中的Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、SparkR、Machine Learning，进行离线计算和实时计算业务模块的开发、数据的关联性分析、用户行为模式和特征的训练与应用、用户网络的社区发现、用户影响力、能量传播、标签传播、标签推理、人群划分、年龄段预测、商品交易时序跳转

创建RDD方法

创建RDD的方式（方法很多，场景也很多）以下为较为常见的七中方式：

1，使用程序中的集合创建RDD;

2，使用本地文件系统创建RDD；

3，使用HDS创建RDD

4，基于DB创建RDD

5，基于NoSQL,例如HBase

6，基于S3创建RDD

7，基于数据流创建RDD

我们可以在再智能设备 例如手机 平板 电视 上使用Spark，也可以在PC和Server使用使用SDpark！

多线程方式模拟分布式，Local模式 默认情况下如果失败了 就是失败了。下面代码使用程序中的集合创建ＲＤＤ。

（1）通过集合创建ＲＤＤ

object TestClassRdd_1 {  def main(args:Array[String]): Unit ={    val conf =new SparkConf()    conf.setAppName("My first Test in class of the Spark")    conf.setMaster("local")    val sc = new SparkContext(conf)    val number = 1 to 100    val rdd =sc.parallelize(number)    val sum =rdd.reduce(_+_)  //1+2=3 3+3=6 6+4=10    println("1+ ... +100"+ sum)  }}

（２）使用ＨＤＦＳ创建RDD

val conf = new SparkConf()conf.setAppName()    conf.setMaster("local")       val sc = new SparkContext()    val numbers = 1 to 100 //创建一个scala集合    val rdd = sc.textFile(“/input/data/reanme.md”)  //创建了一个ParallelCollectionRDD    val linesLength = rdd.map(line => line.length)      val sum = linesLength.reduce(_ + _)   println("The total characters of the file is : " + sum)

（3）本地文件创建RDD，主要用于测试大量数据

val conf = new SparkConf()conf.setAppName()    conf.setMaster("Create RDD in local")       val sc = new SparkContext()    val numbers = 1 to 100     val rdd = sc.textFile(“D://spark//reanme.md”)  //创建了一个ParallelCollectionRDD    val linesLength = rdd.map(line => line.length)      val sum = linesLength.reduce(_ + _)   println("The total characters of the file is : " + sum)

将代码拷贝到Spark集群，进行运行，上图其实将1-100分成了32个Partition，下面运行parallelize(默认情况Spark最大允许cores)，生成parallelizeCollectionRDDreduce不会产生RDD。

实际上Spark的并行度到底应该设置为多少呢？每个Core可以乘上2-4个partitions,任务处理大小不同，所需CPU、MEＭ均不同，设置CORES大小在64-128之间，跟并行度有关，跟数据规模无关，只跟每个Stage在计算Partition所需的CPU、MEM有关。基于文件系统创建RDDBlockManagerMaster会持有整个Application的Block的位置、Block所占用的存储空间等元数据信息，在Spark的Driver的DAGScheduler中就是通过这些信息来确认数据运行的本地性的。

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