上一篇博客《什么是RDD?带你快速了解Spark中RDD的概念!》为大家带来了RDD的概述之后。本篇博客，博主将继续前进，为大家带来RDD编程系列。
该系列第一篇，为大家带来的是编程模型的理解与RDD的创建!
该系列内容十分丰富，高能预警，先赞后看!
RDD编程
1.编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。
要使用Spark，开发者需要编写一个Driver程序，它被提交到集群以调度运行Worker，如下图所示。Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。
2. RDD的创建
在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。
2.1 从集合中创建
从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD
1） 使用parallelize()从集合创建
代码语言：javascript复制scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:242） 使用makeRDD()从集合创建
代码语言：javascript复制scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at <console>:242.2 由外部存储系统的数据集创建
包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等，我们会在后面的博客中详细介绍。
代码语言：javascript复制scala> val rdd2= sc.textFile("hdfs://hadoop102:9000/RELEASE")
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs:// hadoop102:9000/RELEASE MapPartitionsRDD[4] at textFile at <console>:242.3 从其他RDD创建
第三种方式是通过对现有RDD的转换来创建RDD,因为所涉及到的篇幅比较长，知识点也比较多，故在下一篇博客(No2)中,我们将详细讨论转换。
好了，本次的分享就到这里，受益的小伙伴或对大数据技术感兴趣的朋友可以点个赞哟~
