Spark编程题解析：RDD特性与操作实战

"Spark编程题笔记，主要涵盖RDD的基本概念、获取数据的方式以及RDD的操作" 在Spark编程中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是核心数据结构，它提供了一种高度容错、并行处理数据的方式。RDD具有五个关键特性： 1. 分区列表：每个RDD由多个分区组成，这些分区分布在集群的不同节点上，分区数量决定了并行计算的程度。如果从集合创建RDD，其默认分区数等于程序分配到的CPU核心数；若从HDFS文件创建，则默认为文件的Block数量。 2. 计算函数：每个分区都有相应的计算逻辑，使得数据处理可以在分布式环境中执行。 3. 依赖关系：RDD通过转换操作（transformations）产生新的RDD，新RDD依赖于之前的RDD，形成计算依赖链。 4. Partitioner：仅对于（Key, Value）类型的RDD，存在Partitioner，用于控制数据的分布，优化数据局部性。非Key-Value RDD的Partitioner为None。 5. 优先位置列表：遵循“移动数据不如移动计算”的原则，Spark尽可能在数据所在节点上执行计算，以减少网络传输。 获取RDD数据通常有以下方式： 1. 从集合创建：使用`sc.parallelize`或`sc.makeRDD`，可以指定分区数。 2. 从文件读取：`sc.textFile`用于读取文本文件，`sc.wholeTextFiles`则用于读取整个文件内容，两者均可指定分区数。 例如，从本地目录"D:/datas"读取所有文件到RDD并打印： ```scala val rdd = sc.textFile("file:///D:/datas/*") rdd.foreach(println) ``` 了解RDD的分区数，可以使用`getNumPartitions`或`partitions.length`方法： ```scala val numPartitions = rdd.getNumPartitions // 或 rdd.partitions.length ``` RDD的主要操作分为两类： 1. 转换操作（Transformations）：如`map`、`flatMap`等，返回新的RDD但不会立即执行，直到遇到行动操作。例如： - `map`函数用于对每个元素应用函数，如将每个单词转化为`(单词, 1)`的元组。 - `flatMap`类似，但会将结果扁平化，例如将字符串数组中的每个单词拆分成单个字符。 2. 行动操作（Actions）：如`count`、`first`、`collect`、`take`等，它们会触发实际的计算并可能返回结果。例如，计算RDD元素总数或取出前n个元素。 在实践中，合理使用RDD的各种操作，结合Spark的分布式计算能力，可以高效地处理大规模数据。