进行Spark核心编程时，首先要做的第一件事，就是创建一个初始的RDD。该RDD中，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。
Spark Core提供了三种创建RDD的方式，包括：使用程序中的集合创建RDD；使用本地文件创建RDD；使用HDFS文件创建RDD。
1、使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造测试数据，来测试后面的spark应用的流程。 2、使用本地文件创建RDD，主要用于临时性地处理一些存储了大量数据的文件。 3、使用HDFS文件创建RDD，应该是最常用的生产环境处理方式，主要可以针对HDFS上存储的大数据，进行离线批处理操作。
并行化集合创建RDD 如果要通过并行化集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上去，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。相当于是，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其他节点上。然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合，即RDD。
// 案例：1到10累加求和
代码语言：javascript复制val arr = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
val rdd = sc.parallelize(arr)
val sum = rdd.reduce(_ _)调用parallelize()时，有一个重要的参数可以指定，就是要将集合切分成多少个partition。Spark会为每一个partition运行一个task来进行处理。Spark官方的建议是，为集群中的每个CPU创建2~4个partition。Spark默认会根据集群的情况来设置partition的数量。但是也可以在调用parallelize()方法时，传入第二个参数，来设置RDD的partition数量。比如parallelize(arr, 10) 案例： Java
代码语言：javascript复制/**
* 并行化创建RDD
* @author zhang
*
*/
public class ParallelizeCollection {
public static void main(String[] args) {
//创建sparkConf
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("ParallelizeCollection").setMaster("local");
//创建javasparkcontext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//要通过并行化集合的方式创建RDD，那么调用sparkContext以及子类的parallelize（）方法
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10);
JavaRDD<Integer> numberRDD = sc.parallelize(numbers);
//我们执行reduce算子操作，相当于先进行1 2 =3；3 3=6
int sum = numberRDD.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return v1 v2;
}
});
System.out.println("1-10的累计和=" sum);
sc.close();
}
}Scala版本：
代码语言：javascript复制object parallelizeCollection {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("parallelizeCollection").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val numbers = Array(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10)
val numberRDD = sc.parallelize(numbers, 5)
val sum = numberRDD.reduce(_ _)
println("1到10的累计和=" sum)
}
}使用本地文件和HDFS创建RDD Spark是支持使用任何Hadoop支持的存储系统上的文件创建RDD的，比如说HDFS、Cassandra、HBase以及本地文件。通过调用SparkContext的textFile()方法，可以针对本地文件或HDFS文件创建RDD。
有几个事项是需要注意的： 1、如果是针对本地文件的话，如果是在windows上本地测试，windows上有一份文件即可；如果是在spark集群上针对linux本地文件，那么需要将文件拷贝到所有worker节点上。 2、Spark的textFile()方法支持针对目录、压缩文件以及通配符进行RDD创建。 3、Spark默认会为hdfs文件的每一个block创建一个partition，但是也可以通过textFile()的第二个参数手动设置分区数量，只能比block数量多，不能比block数量少。
// 案例：文件字数统计
代码语言：javascript复制val rdd = sc.textFile("data.txt")
val wordCount = rdd.map(line => line.length).reduce(_ _)案例：统计单词个数 Java版本 创建一个文件LocalFile.java
代码语言：javascript复制/**
* 使用本地文件创建RDD
* 案例：统计文本字数
* @author zhang
*
*/
public class LocalFile {
public static void main(String[] args) {
//1获取sparkConf
SparkConf conf = new SparkConf().setAppName("LocalFile").setMaster("local");
//2创建javaSparkContext
JavaSparkContext sc = new JavaSparkContext(conf);
//使用sparkContext以及其子类的textFile()方法，准对本地文件创建RDD
JavaRDD<String> lines = sc.textFile("C:\Users\zhang\Desktop\spark.txt");
JavaRDD<Integer> lineLength =lines.map(new Function<String, Integer>() {
private static final long serialVersionUID = 1L;
@Override
public Integer call(String v1) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return v1.length();
}
});
int count = lineLength.reduce(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
@Override
public Integer call(Integer v1, Integer v2) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return v1 v2;
}
});
System.out.println(count);
}
}Scala 版本：
代码语言：javascript复制object LocalFile {
def main(args: Array[String]) {
val conf = new SparkConf().setAppName("LocalFile").setMaster("local")
val sc = new SparkContext(conf)
val lines = sc.textFile("C:\Users\zhang\Desktop\spark.txt", 1)
val count = lines.map { line => line.length() }.reduce(_ _)
println(count)
}
}
