大数据开发：Spark数据抽象RDD入门_soarkrdd编程入口

在Spark框架当中，一个核心的数据抽象概念，就是RDD。正是由于RDD的引入，使得Spark框架在整体性能上有了更好的表现，对于RDD，需要我们去全面深入地理解和掌握。今天的大数据开发学习分享，我们就来具体讲讲，Spark数据抽象RDD。

事实上，RDD的诞生早于SparkSQL，属于Core Spark。RDD的入口是SparkContext，在Spark各种语言中都可以使用，包括Scala，python，java。DataFrame和Dataset是RDD的更高级抽象，RDD是他们的基础。
 

一、RDD介绍

1.RDD(Resilient Distributed Dataset)

Resilient： 如果内存中数据丢失，可以方便重建

Distributed： 数据分布于集群各节点

Dataset： 初始数据可以来自外部文件系统或者内存数据结构

2.RDD是非结构化数据

没有Schema文件来定义他的行或者列的类型，可以包含各种类型的数据

不像数据表，不能执行类似SQL的查询，使用函数

RDD的执行计划没有被Catalyst优化器优化过，所以一般手写代码效率没有DataFrame效率高

3.RDD的数据类型

原始类型比如integers， characters， Booleans

集合类型比如： sting， list， array， tuple， dictionaries

嵌套集合类型

Scala/Java对象

混合类型

4.RDD的数据源

文件，textfile或者其他类型的文件

使用textFile或者wholeTextFile读取text文件

使用hadoopFile或者newAPIHadoopFile来读取其他格式的文件

内存中数据结构

其他RDD

DataFrame或者Dataset

二、RDD创建

1.通过本地集合序列化创建

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(

          Row(1，"mark"，27)，

          Row(2，"shie"，43)，

          Row(3，"yuli"，39)

        ))

或

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Array(1，2，3，4))

rdd.foreach(println)

结果：

[1，mark，27]

[2，shie，43]

[3，yuli，39]

2.通过读取外部数据文件

val rdd = spark.sparkContext.textFile("file：///D：/projSrc/data/wordcount.txt")

    rdd.foreach(println)

结果：

id，name，age

1，mark，27

2，jony，34

3，july，23

3.通过RDD变换，从一个RDD转为另一个新的RDD

val rdd2 = rdd1.map(x=>x)

4.从DataFrame转为RDD

（需要引入spark.implicit._隐式转换）

DataFrame.toRDD

三、RDD使用

RDD的操作主要分为Transformation算子和Action算子两类。

1.Transformation算子

RDD中所有转换算子都是延迟加载，从一个RDD到另一个RDD转换没有立即转换，仅记录数据的逻辑操作，只有要求结果还回到Driver时的动作时才会真正运行。

2.Action算子

Action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个Action之前所有的Transformation的执行。这是Action的特性。

从HDFS文件生成SparkRDD，经过map，filter，join等多次Transformation操作，最终调用saveasTextFile Action算子将结果输出到HDFS。

关于大数据开发学习，Spark数据抽象RDD入门，以上就为大家做了详细的介绍了。对于RDD的学习，从理论上先去理解它，然后在实际编程当中，不必特别关注RDD底层，只需将它看做一个整体来进行调用即可。