大数据从入门到实战 - RDD的创建 -Scala

秒速五厘米 2023-01-06 05:36 235阅读 0赞

### 大数据从入门到实战 - RDD的创建 -Scala ###

*  一、关于此次实践
 *   *  1、实战简介
     *  2、全部任务
 *  二、实践详解
 *   *  1、第1关：集合并行化创建RDD
     *  2、第2关：读取外部数据集创建RDD

***叮嘟！这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头，今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧！***  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

# 一、关于此次实践 #

## 1、实战简介 ##

Spark提供了两种创建RDD的方式：

（1）由一个已经存在的Scala集合进行创建。

（2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等。  
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## 2、全部任务 ##

第1关：实践题

**集合并行化创建RDD**

第2关：实践题

**读取外部数据集创建RDD**

# 二、实践详解 #

## 1、第1关：集合并行化创建RDD ##

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQzNTQzNzg5_size_16_color_FFFFFF_t_70 1]  
**任务描述**

本关任务：计算并输出各个学生的总成绩。

**相关知识**

为了完成本关任务，你需要掌握：1.集合并行化创建RDD，2.reduceByKey算子、foreach算子

**集合创建RDD**

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。

val list=List(1,2,3,4,5)
    val stu=sc.parallelize(list,3)//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
    //val stu=sc.makeRDD(list,3) //和parallelize用法一样。（该用法可以指定每一个分区的preferredLocations）。
    val sum=stu.reduce(_+_)
    println(sum)

输出：15

reduceByKey()  
对元素为RDD\[K,V\]对的RDD中Key相同的元素的Value进行聚合

val list = List(("spark",2),("hive",1),("hive",2))
    val stuRDD = sc.makeRDD(list)
    stuRDD.reduceByKey(_+_)

输出：

(spark,2)
    (hive,3)

**foreach()**：对数据集中每一个元素运行函数

val list = List(1,2,3,4)
    val stuRDD = sc.makeRDD(list)
    stuRDD.foreach(print)//对这个RDD进行遍历输出

输出：1234

## 2、第2关：读取外部数据集创建RDD ##

参见博文：
    https://blog.csdn.net/coding01/article/details/81365044
    
    - 从HDFS中读数据 
    - 从MySQL数据库中读数据 
    - 从HBase数据库中读数据

**Ending！**  
更多课程知识学习记录随后再来吧！

就酱，嘎啦！

![在这里插入图片描述][20200207152559955.png_pic_center]

注：  
人生在勤，不索何获。

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