图解Spark系列：RDD的创建与执行

典型的RDD创建流程为，通过输入算子（如textFile或parallelize）从HDFS等数据源创建RDD分区，之后通过变换算子（如flatMap）定义数据计算与缓存逻辑，最后通过触发行动算子（如Action）执行整个操作。

图1：RDD的创建与执行
由于RDD是分布式部署，因此通常会使用并行化方式创建RDD数据集。启动并行化可以通过调用SparkContext上下文中的parallelize方法（输入算子）实现，它会将数据源中的数据复制到集群各个节点中，形成RDD数据分区，如下代码演示创建并执行RDD的整个流程：

public class ParallelizeMath {
         publicstatic void main(String[] args) {
                   //创建SparkConf定义运行环境
                   SparkConfconf = newSparkConf().
                              setAppName("ParallelizeMath").setMaster("local");
                   //创建SparkContext运行上下文
                   JavaSparkContextsc = new JavaSparkContext(conf);
                   //构造测试数据集合
                   Integer[]intArray = new Integer[] { 2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19 };
                   //通过并行化创建RDD数据集，此处第二个参数2为指定切分的RDD分区数
                   JavaRDD<Integer>intRdd = sc.parallelize(Arrays.asList(intArray), 2);
                   //定义reduce变换算子，对测试集进行累加计算
                   intresult = intRdd.reduce(
                                         new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
                            privatestatic final long serialVersionUID = 1L;
                            @Override
                            publicInteger call(Integer e1, Integer e2) 
                                         throws Exception {
                                     returne1 + e2;
                            }
                   });
                   //输出计算结果
                   System.out.println("Result:" + result);
                   //关闭SparkContext上下文
                   sc.close();
         }
}

上面的示例代码中，调用parallelize方法时通过传入参数来指定将输入源数据切分成对应分区，在每个分区上将运行相应的task进行数据处理。一般分区数与CPU关系密切，根据官方建议可以将分区数设置为：CPU数量2或CPU数量4。如果不做要求，则系统默认情况下会根据集群整体状况来自行设置分区数。

RDD的数据来源可以是多种多样的，比如HDFS、HBASE等，也可以是本地文件。比如通过SparkContext.textFile方法能够从本地或HDFS上读取数据并创建RDD集合。Spark默认为HDFS文件的每个Block创建对应分区或通过textFile方法入参指定分区数，但该指定的参数必须大于Block数。

图解Spark系列：RDD的创建与执行

原文：https://blog.51cto.com/15015181/2556611