这篇文章将为大家详细讲解有关Spark RDD的内容有哪些，文章内容质量较高，因此小编分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后对相关知识有一定的了解。

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一.添加jar包运行

1.官网位置

点击步骤：
Spark Programming Guide
Linking with Spark
版本要对应和集群上

2.idea 引入cdh可能报红线

3.原因

idea 引入cdh版的hadoop等包可能报红线，
因为默认idea引的仓库是apache的所以有红线

4.解决：

5.上传本地文件

公司中是用rz
ftp工具不用因为中间有跳板机，ftp不好用

二.提交程序到集群

1.官网案例

2.测试代码

 spark-submit \
  --class test.Demo2 \
  --master local[2] \
  /demo/original-sparkrdd-1.0-SNAPSHOT.jar \
  hdfs://s202:9000/input/*   \
  hdfs://s202:9000/result

3../spark-submit —help  查看帮助

4.MR也可以基于内存但是是有限的，有局限性

三.SparkRDD

1.RDD

弹性分布式数据集
弹性体现在计算上，分布式的时候计算可以容错，通过机制进行修复，准确是体现在计算层面上

2.RDD五大特点

*  - A list of partitions
*  - A function for computing each split
每个函数作用每个分区上
对RDD计算就是对分区进行计算
split 如分区partitions
*  - A list of dependencies on other RDDs
RDDA 是加载其余是转化的
RDDA-RDDB-RDDC
*  - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
优化时候用的多
*  - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for
*    an HDFS file)
preferred locations（类似多个副本）  数组在哪在那计算性能好，不用移动数据
对每个分片计算会有一组
计算每个分片会有多个副本
窄依赖容错不是对所有分区进行重新计算，对父类，宽依赖不通
Resilient Distributed Dataset (RDD)在上面五个特点完美体现
切分，副本，计算，分布式

3.RDD五大特点和源码中的对应关系

关键计算传什么参数，对应第二个特点，必须传个分片的
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
对应RDD第一点
protected def getPartitions: Array[Partition]
对应第三点
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
计算必须拿到PreferredLocations 在什么位置
第五点
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
对应第四点
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
类似于JdbcRDD什么都要继承RDD

4.RDD宏观概念

三.RDD的操作

1.官网

2.重点解释不要硬编码

3.官网解释

appName 是一个作业的名字
也可以不写，不要硬编码，提交时写，用时间拼接，可以知道提交的是哪个
The appName parameter is a name for your application to show on the cluster UI.
master 是你连接集群的方式
master is a Spark, Mesos or YARN cluster URL, or a special “local” string to run in local mode.
但是，运行一个集群你不要硬编码，不要代码中设置master，提交的时候设置
In practice, when running on a cluster, you will not want to hardcode master in the program, 
而是要用spark-submit 提交，
but rather launch the application with spark-submit and receive it there.
测试就用local 就可以了
However, for local testing and unit tests, you can pass “local” to run Spark in-process.

4.stop注意

Only one SparkContext may be active per JVM. You must stop() the active SparkContext before creating a new one.
一个jvm只能有一个SparkContext，想要在启动别个，必须关闭stop()

5.yarn在spark需要配置的参数

在spark-env  中配置HADOOP_CONF_DIR or YARN_CONF_DIR ，指向hadoop的etc/hadoop的

6.spark-shell 的使用，主要用jars

spark-shell 底层也是调用spark-submit 脚本运行

四.RDD的创建方式

1.RDD创建一

 Typically you want 2-4 partitions for each CPU in your cluster. 不浪费
因为这样设置省着cpu空闲，一个分区一个CPU可能空闲，浪费
task多不处理小文件多，要合并，调优

2.RDD创建方式一 解释

加载外部集合用parallelize方法，用的少，最好有个CPU对应几个分区，
防止空闲浪费资源，一个task一个分区

3.RDD创建二

4.解释

加载外部数据源，本地文件，HDFS,hbase等

5.RDD注意事项笔记：官网

5.解释

1.如果你要使用本地文件，那你又多少个节点，每个节点都要有这个文件，否则
找不到，standalone   也一样，一般用不到
2.全部的输入方式包括文件，支持目录，压缩，通配符
3.textFile() 有第二个参数，分区，默认有个block一个分区，你可以调的
更高，不可以比block更少
这个可以调优
1.wholeTextFiles() 返回key,value  key是路径，value值
2序列化测试
3.saveAsTextFile() 保存

关于Spark RDD的内容有哪些就分享到这里了，希望以上内容可以对大家有一定的帮助，可以学到更多知识。如果觉得文章不错，可以把它分享出去让更多的人看到。