从内存中已有数据创建RDD有几个方法，从外部存储创建RDD主要通过什么方法来创建RDD

从内存中已有数据创建RDD的方法有两种：

1. 使用`parallelize()`方法，将一个已有的集合或数组转化成RDD，例如：`val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))`

2. 使用`makeRDD()`方法，将一个已有的集合或数组转化成RDD，例如：`val rdd = sc.makeRDD(Seq("Hello", "World"))`

从外部存储创建RDD主要通过以下方法来创建RDD：

1. 使用`textFile()`方法，从文本文件中读取数据，例如：`val rdd = sc.textFile("file.txt")`

2. 使用`wholeTextFiles()`方法，从多个文本文件中读取数据，例如：`val rdd = sc.wholeTextFiles("dir/*.txt")`

3. 使用`sequenceFile()`方法，从Hadoop序列化文件中读取数据，例如：`val rdd = sc.sequenceFile("file.seq")`

4. 使用`objectFile()`方法，从Hadoop序列化文件中读取数据，例如：`val rdd = sc.objectFile("file.obj")`

相关问题

4．常用的创建RDD的方法有_从对象集合创建、从外部存储创建____。写出创建包含数据1到10的RDD的语句_____，写出将所有元素*2形成新的RDD的语句_____。

常用的创建RDD的方法有从对象集合创建、从外部存储创建。

创建包含数据1到10的RDD的语句可以如下：

val rdd = sc.parallelize(1 to 10)

将所有元素*2形成新的RDD的语句可以如下：

val newRdd = rdd.map(x => x * 2)

rdd数据中创建rdd可不可以实现

RDD数据的创建可以通过多种方式实现，包括从文件系统、数据库、内存中的集合、外部存储系统等获取数据。以下是一些常见的创建RDD的方法：

1. 从文本文件中创建RDD：通过SparkContext的textFile方法可以读取文本文件，每一行作为一个元素构成RDD。

2. 从内存中的集合创建RDD：通过SparkContext的parallelize方法可以将一个集合转换成RDD。

3. 通过Hadoop InputFormat创建RDD：通过SparkContext的newAPIHadoopFile方法可以使用Hadoop的InputFormat读取数据源，如HDFS文件系统、HBase等。

4. 通过自定义InputFormat创建RDD：通过实现自定义的InputFormat并在SparkContext中使用newAPIHadoopRDD方法读取数据，可以实现从各种数据源中创建RDD。

5. 通过外部存储系统创建RDD：Spark支持多种外部存储系统，如Cassandra、HBase、MongoDB等，可以通过相关的Spark插件或者API读取数据并创建RDD。

总之，根据实际需求和数据源的不同，可以选择不同的方法创建RDD。