RDD之三：RDD创建方式

RDD创建方式

1）从Hadoop文件系统（如HDFS、Hive、HBase）输入创建。
2）从父RDD转换得到新RDD。
3）通过parallelize或makeRDD将单机数据创建为分布式RDD。

4）基于DB(Mysql)、NoSQL(HBase)、S3(SC3)、数据流创建。

从集合创建RDD

• parallelize

def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)(implicit arg0: ClassTag[T]): RDD[T]

从一个Seq集合创建RDD。

参数1：Seq集合，必须。

参数2：分区数，默认为该Application分配到的资源的CPU核数

[java] view plain copy

1. scala> var rdd = sc.parallelize(1 to 10)
2. rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[2] at parallelize at :21
3. scala> rdd.collect
4. res3: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
5. scala> rdd.partitions.size
6. res4: Int = 15
7. //设置RDD为3个分区
8. scala> var rdd2 = sc.parallelize(1 to 10,3)
9. rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at :21
10. scala> rdd2.collect
11. res5: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
12. scala> rdd2.partitions.size
13. res6: Int = 3

• makeRDD

def makeRDD[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism)(implicit arg0: ClassTag[T]): RDD[T]

这种用法和parallelize完全相同

def makeRDD[T](seq: Seq[(T, Seq[String])])(implicit arg0: ClassTag[T]): RDD[T]

该用法可以指定每一个分区的preferredLocations。

[java] view plain copy

1. scala> var collect = Seq((1 to 10,Seq("slave007.lxw1234.com","slave002.lxw1234.com")),
2. (11 to 15,Seq("slave013.lxw1234.com","slave015.lxw1234.com")))
3. collect: Seq[(scala.collection.immutable.Range.Inclusive, Seq[String])] = List((Range(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10),
4. List(slave007.lxw1234.com, slave002.lxw1234.com)), (Range(11, 12, 13, 14, 15),List(slave013.lxw1234.com, slave015.lxw1234.com)))
5. scala> var rdd = sc.makeRDD(collect)
6. rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[scala.collection.immutable.Range.Inclusive] = ParallelCollectionRDD[6] at makeRDD at :23
7. scala> rdd.partitions.size
8. res33: Int = 2
9. scala> rdd.preferredLocations(rdd.partitions(0))
10. res34: Seq[String] = List(slave007.lxw1234.com, slave002.lxw1234.com)
11. scala> rdd.preferredLocations(rdd.partitions(1))
12. res35: Seq[String] = List(slave013.lxw1234.com, slave015.lxw1234.com)

指定分区的优先位置，对后续的调度优化有帮助。

从外部存储创建RDD

• textFile

//从hdfs文件创建.

[java] view plain copy

1. //从hdfs文件创建
2. scala> var rdd = sc.textFile("hdfs:///tmp/lxw1234/1.txt")
3. rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[26] at textFile at :21
4. scala> rdd.count
5. res48: Long = 4
6. //从本地文件创建
7. scala> var rdd = sc.textFile("file:///etc/hadoop/conf/core-site.xml")
8. rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[28] at textFile at :21
9. scala> rdd.count
10. res49: Long = 97

注意这里的本地文件路径需要在Driver和Executor端存在。

• 从其他HDFS文件格式创建

hadoopFile

sequenceFile

objectFile

newAPIHadoopFile

• 从Hadoop接口API创建

hadoopRDD

newAPIHadoopRDD

比如：从Hbase创建RDD

[java] view plain copy

1. scala> import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor, TableName}
2. import org.apache.hadoop.hbase.{HBaseConfiguration, HTableDescriptor, TableName}
3. scala> import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
4. import org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat
5. scala> import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
6. import org.apache.hadoop.hbase.client.HBaseAdmin
7. scala> val conf = HBaseConfiguration.create()
8. scala> conf.set(TableInputFormat.INPUT_TABLE,"lxw1234")
9. scala> var hbaseRDD = sc.newAPIHadoopRDD(
10. conf,classOf[org.apache.hadoop.hbase.mapreduce.TableInputFormat],classOf[org.apache.hadoop.hbase.io.ImmutableBytesWritable],classOf[org.apache.hadoop.hbase.client.Result])
11. scala> hbaseRDD.count
12. res52: Long = 1