1、RDD是Spark的核心数据模型，但是个抽象类，全称为Resillient Distributed Dataset，即弹性分布式数据集。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。（分布式数据集）
3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建。
4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDDpartition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。
5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。（弹性）
进行Spark核心编程的第一步就是创建一个初始的RDD。该RDD，通常就代表和包含了Spark应用程序的输入源数据。然后通过Spark Core提供的transformation算子，对该RDD进行转换，来获取其他的RDD。
Spark Core提供了三种创建RDD的方式：
1.使用程序中的集合创建RDD（主要用于测试）
List<Integer> numbers = Arrays.asList(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10); JavaRDD<Integer> numbersRDD = sc.parallelize(numbers);
2.使用本地文件创建RDD（主要用于临时性处理有大量数据的文件）
SparkSession spark = SparkSession.builder().master("local").appName("WordCountLocal").getOrCreate();
JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("D:\\Users\\Administrator\\Desktop\\spark.txt").javaRDD();
3.使用HDFS文件创建RDD（生产环境的常用方式）
SparkSession spark = SparkSession.builder().appName("WordCountCluster").getOrCreate();
JavaRDD<String> lines = spark.read().textFile("hdfs://h0:9000/spark.txt").javaRDD();
使用HDFS文件创建RDD对比使用本地文件创建RDD，需要修改的，只有两个地方：
第一，将SparkSession对象的master("local")方法去掉
第二，我们针对的不是本地文件了，修改为hadoop hdfs上的真正的存储大数据的文件
Spark支持两种RDD操作：transformation和action。
transformation操作会针对已有的RDD创建一个新的RDD。transformation具有lazy特性，即transformation不会触发spark程序的执行，它们只是记录了对RDD所做的操作，不会自发的执行。只有执行了一个action，之前的所有transformation才会执行。
常用的transformation介绍：
map ：将RDD中的每个元素传人自定义函数，获取一个新的元素，然后用新的元素组成新的RDD。
filter：对RDD中每个元素进行判断，如果返回true则保留，返回false则剔除。
flatMap：与map类似，但是对每个元素都可以返回一个或多个元素。
groupByKey：根据key进行分组，每个key对应一个Iterable<value>。
reduceByKey：对每个key对应的value进行reduce操作。
sortByKey：对每个key对应的value进行排序操作。
join：对两个包含<key,value>对的RDD进行join操作，每个keyjoin上的pair，都会传入自定义函数进行处理。
cogroup：同join，但是每个key对应的Iterable<value>都会传入自定义函数进行处理。
sparkRDD算子：
map与flatmap的区别：扁平化
map函数：会对每一条输入进行指定func操作，然后为每一条输入返回一个对象
flatmap函数：先进行map映射，然后在flatten（进行扁平化操作）
reducebykey算子：
首先会触发shuffle，会进行两次聚合操作
1，按照key将数据放到一起(本地聚合--Shuffle Write)
2，将相同key的数据聚合(全局聚合--Shuffle Reader)
action操作主要对RDD进行最后的操作，比如遍历，reduce，保存到文件等，并可以返回结果给Driver程序。action操作执行，会触发一个spark job的运行，从而触发这个action之前所有的transformation的执行，这是action的特性。
常用的action介绍：
reduce：将RDD中的所有元素进行聚合操作。第一个和第二个元素聚合，值与第三个元素聚合，值与第四个元素聚合，以此类推。
collect：将RDD中所有元素获取到本地客户端（一般不建议使用）。
count：获取RDD元素总数。
take(n)：获取RDD中前n个元素。
saveAsTextFile：将RDD元素保存到文件中，对每个元素调用toString方法。
countByKey：对每个key对应的值进行count计数。
foreach：遍历RDD中的每个元素。
要持久化一个RDD，只要调用其cache()或者persist()方法即可。在该RDD第一次被计算出来时，就会直接缓存在每个节点中。但是cache()或者persist()的使用是有规则的，必须在transformation或者textFile等创建了一个RDD之后，直接连续调用cache()或persist()才可以。
如果你先创建一个RDD，然后单独另起一行执行cache()或persist()方法，是没有用的，而且会报错，大量的文件会丢失。
val lines = spark.read.textFile("hdfs://h0:9000/spark.txt").persist()
Spark提供的多种持久化级别，主要是为了在CPU和内存消耗之间进行取舍。
通用的持久化级别的选择建议：
1、优先使用MEMORY_ONLY，如果可以缓存所有数据的话，那么就使用这种策略。因为纯内存速度最快，而且没有序列化，不需要消耗CPU进行反序列化操作。
2、如果MEMORY_ONLY策略，无法存储所有数据的话，那么使用MEMORY_ONLY_SER，将数据进行序列化进行存储，纯内存操作还是非常快，只是要消耗CPU进行反序列化。
3、如果需要进行快速的失败恢复，那么就选择带后缀为_2的策略，进行数据的备份，这样在失败时，就不需要重新计算了。
4、能不使用DISK相关的策略，就不用使用，有的时候，从磁盘读取数据，还不如重新计算一次。
Spark提供了两种共享变量：Broadcast Variable（广播变量）和Accumulator（累加变量）。
BroadcastVariable会将使用到的变量，仅仅为每个节点拷贝一份，更大的用处是优化性能，减少网络传输以及内存消耗。广播变量是只读的。
val factor = 3 val broadcastVars = sc.broadcast(factor); val numberList = Array(1,2,3,4,5) val number = sc.parallelize(numberList).map( num => num * broadcastVars.value) //广播变量读值broadcastVars.value
Accumulator则可以让多个task共同操作一份变量，主要可以进行累加操作。task只能对Accumulator进行累加操作，不能读取它的值。只有Driver程序可以读取Accumulator的值。
val numberList = Array(1,2,3,4,5)
val numberRDD = sc.parallelize(numberList,1)
val sum = sc.accumulator(0)
numberRDD.foreach{m => sum += m}
1、对文本文件内的每个单词都统计出其出现的次数。
2、按照每个单词出现次数的数量，降序排序。
scala编写：
package cn.spark.study.core
import org.apache.spark.sql.SparkSession
object WordCount {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("WordCount").master("local").getOrCreate()
val lines = spark.sparkContext.textFile("D:\\spark.txt")
val words = lines.flatMap{line => line.split(" ")}
val wordCounts = words.map{word => (word,1)}.reduceByKey(_ + _)
val countWord = wordCounts.map{word =>(word._2,word._1)}
val sortedCountWord = countWord.sortByKey(false)
val sortedWordCount = sortedCountWord.map{word => (word._2, word._1)}
sortedWordCount.foreach(s=>
{
println("word \""+s._1+ "\" appears "+s._2+" times.")
})
spark.stop()
}
}
1、按照文件中的第一列排序。
2、如果第一列相同，则按照第二列排序。
scala编写：
class SecondSortKey(val first:Int,val second:Int) extends Ordered[SecondSortKey] with Serializable{
override def compare(that: SecondSortKey): Int = {
if(this.first - that.first !=0){
this.first-that.first
}else{
this.second-that.second
}
}
}
object SecondSort {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("SecondSort").master("local").getOrCreate()
val lines = spark.sparkContext.textFile("D:\\sort.txt")
val pairs = lines.map{line => (
new SecondSortKey(line.split(" ")(0).toInt,line.split(" ")(1).toInt),line
)}
val sortedParis = pairs.sortByKey()
val sortedLines = sortedParis.map(pairs => pairs._2)
sortedLines.foreach(s => println(s))
spark.stop()
}
}
对每个班级内的学生成绩，取出前3名。（分组取topn）
1.创建初始RDD
2.对初始RDD的文本行按空格分割，映射为key-value键值对
3.对键值对按键分组
4.获取分组后每组前3的成绩：
5.打印输出
以下是使用scala实现：
object GroupTop3 {
def main(args: Array[String]): Unit = {
val spark = SparkSession.builder().appName("GroupTop3").master("local").getOrCreate()
//创建初始RDD
val lines = spark.sparkContext.textFile("D:\\score.txt")
//对初始RDD的文本行按空格分割，映射为key-value键值对
val pairs = lines.map(line => (line.split(" ")(0), line.split(" ")(1).toInt))
//对pairs键值对按键分组
val groupedPairs = pairs.groupByKey()
//获取分组后每组前3的成绩
val top3Score = groupedPairs.map(classScores => {
var className = classScores._1
//获取每组的成绩，将其转换成一个数组缓冲,并按从大到小排序，取其前三
var top3 = classScores._2.toBuffer.sortWith(_>_).take(3)
Tuple2(className,top3)
})
top3Score.foreach(m => {
println(m._1)
for(s <- m._2) println(s)
println("------------------")
})
}
}
以上三个小案例都用Scala实现了，用到了Scala中的集合的操作、高阶函数、链式调用、隐式转换等知识，自己动手实现，对Scala有个比较好的理解和掌握。
原文：https://www.cnblogs.com/MrChenShao/p/11891076.html