spark读取文件时会创建几个rdd

Spark读取文件时并不会一开始就创建RDD（弹性分布式数据集）。当你使用`spark.read.text()`这样的函数从文件系统加载数据时，Spark会自动将文件内容转换成一个内部的DataFrame或者其他优化后的数据结构，例如如果是二进制文件，可能会直接读取为RDD。

当文件较大、不适合一次性加载到内存时，Spark会采用懒惰计算的方式，只有真正需要的时候才会触发实际的分区和数据交换操作，生成相应的RDD。这意味着直到第一次对数据进行处理操作，如filter、map等，才会真正地创建对应的RDD实例。

因此，确切地说，读取文件不会立即创建多个RDD，而是根据作业需求动态生成。如果你想要了解最终生成了多少个RDD，可以在操作链中添加跟踪信息，或者查看应用日志。

相关问题

读取给定文件为RDD

在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是一个基本的数据结构，用于处理分布式计算任务。如果你想要从给定文件读取数据并转换成RDD，你可以按照以下步骤操作：

1. **创建SparkSession**：首先，你需要初始化一个`SparkSession`，这是与Spark交互的主要入口。

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("FileToRDD").getOrCreate()

2. **指定文件源**：然后，使用`SparkSession`的`read.text()`函数来读取文本文件，或者`read.csv()`、`read.json()`等根据文件格式选择对应的方法。

# 读取文本文件
data_rdd = spark.read.text("path_to_your_file.txt")
# 或者读取CSV文件
data_rdd = spark.read.format('csv').option('header', 'true').load('path_to_your_file.csv')

3. **转换为RDD**：`text()`或相应的函数返回的是DataFrame，如果你想直接得到RDD，可以调用`toJavaRDD()`方法将其转换回原始的RDD形式。

rdd_content = data_rdd.rdd

4. **检查数据**：最后，你可以通过`take()`或`collect()`查看前几个元素，确认数据已经正确加载到RDD。

first_records = rdd_content.take(5)

spark创建rdd有哪几种方式

Spark创建RDD的方式有以下几种：

1. 从一个已有的集合或序列中创建RDD：通过SparkContext.parallelize()方法或SparkContext.makeRDD()方法来创建RDD。示例代码如下：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "RDD Example")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)

2. 通过读取外部数据源来创建RDD：通过SparkContext.textFile()或SparkContext.wholeTextFiles()方法来读取外部数据源创建RDD。示例代码如下：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "RDD Example")
text_file = sc.textFile("/path/to/textfile")

3. 通过转换已有的RDD来创建新的RDD：通过对已有的RDD进行转换操作，生成新的RDD。RDD的转换操作包括map、filter、flatMap、union等等。示例代码如下：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "RDD Example")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
# 转换操作
squared_rdd = rdd.map(lambda x: x*x)

4. 通过从存储系统中读取数据创建RDD：通过SparkContext.newAPIHadoopFile()或SparkContext.hadoopFile()方法来从存储系统（如HDFS、S3等）中读取数据创建RDD。示例代码如下：

from pyspark import SparkContext, SparkConf
from pyspark.rdd import PortableDataStream
conf = SparkConf().setAppName('HadoopRDD')
sc = SparkContext(conf=conf)
rdd = sc.newAPIHadoopFile(
  path='/path/to/data',
  inputFormatClass='org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.TextInputFormat',
  keyClass='org.apache.hadoop.io.LongWritable',
  valueClass='org.apache.hadoop.io.Text')

5. 通过并行化已有的RDD来创建新的RDD：通过对已有的RDD进行并行化操作，生成新的RDD。RDD的并行化操作包括repartition、coalesce等等。示例代码如下：

from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "RDD Example")
data = [1, 2, 3, 4, 5]
rdd = sc.parallelize(data)
# 并行化操作
repartitioned_rdd = rdd.repartition(2)