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通过前面几章的介绍，我们已经了解了Spark的运行架构和RDD设计与运行原理，并介绍了RDD操作的两种类型：转换操作和行动操作。
同时，我们前面通过一个简单的WordCount实例，也大概介绍了RDD的几种简单操作。现在我们介绍更多关于RDD编程的内容。
Spark中针对RDD的操作包括创建RDD、RDD转换操作和RDD行动操作。
RDD创建
RDD可以通过两种方式创建：
* 第一种：读取一个外部数据集。比如，从本地文件加载数据集，或者从HDFS文件系统、HBase、Cassandra、Amazon S3等外部数据源中加载数据集。Spark可以支持文本文件、SequenceFile文件（Hadoop提供的 SequenceFile是一个由二进制序列化过的key/value的字节流组成的文本存储文件）和其他符合Hadoop InputFormat格式的文件。
* 第二种：调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。
创建RDD之前的准备工作
在即将进行相关的实践操作之前，我们首先要登录Linux系统（本教程统一采用hadoop用户登录），然后，打开命令行“终端”，请按照下面的命令启动Hadoop中的HDFS组件：
cd /usr/local/hadoop
./sbin/start-dfs.sh
然后，我们按照下面命令启动spark-shell：
cd /usr/local/spark
./bin/spark-shell
然后，新建第二个“终端”，方法是，在前面已经建设的第一个终端窗口的左上方，点击“终端”菜单，在弹出的子菜单中选择“新建终端”，就可以打开第二个终端窗口，现在，我们切换到第二个终端窗口，在第二个终端窗口中，执行以下命令，进入之前已经创建好的“/usr/local/spark/mycode/”目录，在这个目录下新建rdd子目录，用来存放本章的代码和相关文件：
cd usr/local/spark/mycode/
mkdir rdd
然后，使用vim编辑器，在rdd目录下新建一个word.txt文件，你可以在文件里面随便输入几行英文语句用来测试。
经过上面的准备工作以后，我们就可以开始创建RDD了。
从文件系统中加载数据创建RDD
Spark采用textFile()方法来从文件系统中加载数据创建RDD，该方法把文件的URI作为参数，这个URI可以是本地文件系统的地址，或者是分布式文件系统HDFS的地址，或者是Amazon S3的地址等等。
下面请切换回spark-shell窗口，看一下如何从本地文件系统中加载数据：
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt MapPartitionsRDD[12] at textFile at <console>:27
从执行结果反馈信息可以看出，lines是一个String类型的RDD，或者我们以后可以简单称为RDD[String]，也就是说，这个RDD[String]里面的元素都是String类型。
下面看一下如何从HDFS文件系统中加载数据，这个在前面的第一个Spark应用程序：WordCount实例中已经讲过，这里再简单复习一下。
请根据前面的第一个Spark应用程序：WordCount实例中的内容介绍，把刚才在本地文件系统中的“/usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt”上传到HDFS文件系统的hadoop用户目录下（注意：本教程统一使用hadoop用户登录Linux系统）。然后，在spark-shell窗口中，就可以使用下面任意一条命令完成从HDFS文件系统中加载数据：
scala> val lines = sc.textFile("hdfs://localhost:9000/user/hadoop/word.txt")
scala> val lines = sc.textFile("/user/hadoop/word.txt")
scala> val lines = sc.textFile("word.txt")
注意，上面三条命令是完全等价的命令，只不过使用了不同的目录形式，你可以使用其中任意一条命令完成数据加载操作。
在使用Spark读取文件时，需要说明以下几点：
（1）如果使用了本地文件系统的路径，那么，必须要保证在所有的worker节点上，也都能够采用相同的路径访问到该文件，比如，可以把该文件拷贝到每个worker节点上，或者也可以使用网络挂载共享文件系统。
（2）textFile()方法的输入参数，可以是文件名，也可以是目录，也可以是压缩文件等。比如，textFile("/my/directory"), textFile("/my/directory/*.txt"), and textFile("/my/directory/*.gz").
（3）textFile()方法也可以接受第2个输入参数（可选），用来指定分区的数目。默认情况下，Spark会为HDFS的每个block创建一个分区（HDFS中每个block默认是128MB）。你也可以提供一个比block数量更大的值作为分区数目，但是，你不能提供一个小于block数量的值作为分区数目。
通过并行集合（数组）创建RDD
可以调用SparkContext的parallelize方法，在Driver中一个已经存在的集合（数组）上创建。
下面请在spark-shell中操作：
scala>val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
scala>val rdd = sc.parallelize(array)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:29
从执行结果信息可以看出，rdd是一个Int类型的RDD。
上面使用数组来创建，或者，也可以从列表中创建：
scala>val list = List(1,2,3,4,5)
list: List[Int] = List(1, 2, 3, 4, 5)
scala>val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[14] at parallelize at <console>:29
从执行结果信息可以看出，rdd是一个Int类型的RDD。
RDD操作
RDD被创建好以后，在后续使用过程中一般会发生两种操作：
* 转换（Transformation）： 基于现有的数据集创建一个新的数据集。
* 行动（Action）：在数据集上进行运算，返回计算值。
转换操作
对于RDD而言，每一次转换操作都会产生不同的RDD，供给下一个“转换”使用。转换得到的RDD是惰性求值的，也就是说，整个转换过程只是记录了转换的轨迹，并不会发生真正的计算，只有遇到行动操作时，才会发生真正的计算，开始从血缘关系源头开始，进行物理的转换操作。
下面列出一些常见的转换操作（Transformation API）：
* filter(func)：筛选出满足函数func的元素，并返回一个新的数据集
* map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集
* flatMap(func)：与map()相似，但每个输入元素都可以映射到0或多个输出结果
* groupByKey()：应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, Iterable
* reduceByKey(func)：应用于(K,V)键值对的数据集时，返回一个新的(K, V)形式的数据集，其中的每个值是将每个key传递到函数func中进行聚合
行动操作
行动操作是真正触发计算的地方。Spark程序执行到行动操作时，才会执行真正的计算，从文件中加载数据，完成一次又一次转换操作，最终，完成行动操作得到结果。
下面列出一些常见的行动操作（Action API）：
* count() 返回数据集中的元素个数
* collect() 以数组的形式返回数据集中的所有元素
* first() 返回数据集中的第一个元素
* take(n) 以数组的形式返回数据集中的前n个元素
* reduce(func) 通过函数func（输入两个参数并返回一个值）聚合数据集中的元素
* foreach(func) 将数据集中的每个元素传递到函数func中运行*
惰性机制
这里给出一段简单的代码来解释Spark的惰性机制。
scala> val lines = sc.textFile("data.txt")
scala> val lineLengths = lines.map(s => s.length)
scala> val totalLength = lineLengths.reduce((a, b) => a + b)
上面第一行首先从外部文件data.txt中构建得到一个RDD，名称为lines，但是，由于textFile()方法只是一个转换操作，因此，这行代码执行后，不会立即把data.txt文件加载到内存中，这时的lines只是一个指向这个文件的指针。
第二行代码用来计算每行的长度（即每行包含多少个单词），同样，由于map()方法只是一个转换操作，这行代码执行后，不会立即计算每行的长度。
第三行代码的reduce()方法是一个“动作”类型的操作，这时，就会触发真正的计算。这时，Spark会把计算分解成多个任务在不同的机器上执行，每台机器运行位于属于它自己的map和reduce，最后把结果返回给Driver Program。
实例
下面我们举几个实例加深了解。
请在spark-shell下执行下面操作。
下面是一个关于filter()操作的实例。
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt MapPartitionsRDD[16] at textFile at <console>:27
scala> lines.filter(line => line.contains("Spark")).count()
res1: Long = 2 //这是执行返回的结果
上面的代码中，lines就是一个RDD。lines.filter()会遍历lines中的每行文本，并对每行文本执行括号中的匿名函数，也就是执行Lamda表达式：line => line.contains("Spark")，在执行Lamda表达式时，会把当前遍历到的这行文本内容赋值给参数line，然后，执行处理逻辑line.contains("Spark")，也就是只有当改行文本包含“Spark”才满足条件，才会被放入到结果集中。最后，等到lines集合遍历结束后，就会得到一个结果集，这个结果集中包含了所有包含“Spark”的行。最后，对这个结果集调用count()，这是一个行动操作，会计算出结果集中的元素个数。
这里再给出另外一个实例，我们要找出文本文件中单行文本所包含的单词数量的最大值，代码如下：
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
scala> lines.map(line => line.split(" ").size).reduce((a,b) => if (a>b) a else b)
上面代码中，lines是一个RDD，是String类型的RDD，因为这个RDD里面包含了很多行文本。lines.map()，是一个转换操作，之前说过，map(func)：将每个元素传递到函数func中，并将结果返回为一个新的数据集，所以，lines.map(line => line.split(" ").size)会把每行文本都传递给匿名函数，也就是传递给Lamda表达式line => line.split(" ").size中的line，然后执行处理逻辑line.split(" ").size。line.split(" ").size这个处理逻辑的功能是，对line文本内容进行单词切分，得到很多个单词构成的集合，然后，计算出这个集合中的单词的个数。因此，最终lines.map(line => line.split(" ").size)转换操作得到的RDD，是一个整型RDD，里面每个元素都是整数值（也就是单词的个数）。最后，针对这个RDD[Int]，调用reduce()行动操作，完成计算。reduce()操作每次接收两个参数，取出较大者留下，然后再继续比较，例如，RDD[Int]中包含了1,2,3,4,5，那么，执行reduce操作时，首先取出1和2，把a赋值为1，把b赋值为2，然后，执行大小判断，保留2。下一次，让保留下来的2赋值给a，再从RDD[Int]中取出下一个元素3，把3赋值给b，然后，对a和b执行大小判断，保留较大者3.依此类推。最终，reduce()操作会得到最大值是5。
（备注：关于reduce()操作，你也可以参考Scala部分的reduce）
实际上，如果我们把上面的 lines.map(line => line.split(" ").size).reduce((a,b) => if (a>b) a else b)分开逐步执行，你就可以更加清晰地发现每个步骤生成的RDD的类型。
scala> val lines = sc.textFile("file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt")
lines: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/local/spark/mycode/rdd/word.txt MapPartitionsRDD[18] at textFile at <console>:27
scala> lines.map(line => line.split(" ")）
res8: org.apache.spark.rdd.RDD[Array[String]] = MapPartitionsRDD[19] at map at <console>:30
//从上面执行结果可以发现，lines.map(line => line.split(" ")）返回的结果是一个Array[String]类型的RDD，也就是说，这个RDD中的每个元素都是一个Array[String]（一行文本被切分成多个单词后就是保存在这个数组中）
scala> lines.map(line => line.split(" ").size)
res9: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = MapPartitionsRDD[20] at map at <console>:30
//从上面执行结果信息可以发现，lines.map(line => line.split(" ").size)得到的RDD是Int类型的RDD，这个RDD中的每个元素都是一个整数值（也就是一行文本包含的单词数）
scala> lines.map(line => line.split(" ").size).reduce((a,b) => if (a>b) a else b)
res10: Int = 5
持久化
前面我们已经说过，在Spark中，RDD采用惰性求值的机制，每次遇到行动操作，都会从头开始执行计算。如果整个Spark程序中只有一次行动操作，这当然不会有什么问题。但是，在一些情形下，我们需要多次调用不同的行动操作，这就意味着，每次调用行动操作，都会触发一次从头开始的计算。这对于迭代计算而言，代价是很大的，迭代计算经常需要多次重复使用同一组数据。
比如，下面就是多次计算同一个DD的例子：
scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive")
list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:29
scala> println(rdd.count()) //行动操作，触发一次真正从头到尾的计算
3
scala> println(rdd.collect().mkString(",")) //行动操作，触发一次真正从头到尾的计算
Hadoop,Spark,Hive
上面代码执行过程中，前后共触发了两次从头到尾的计算。
实际上，可以通过持久化（缓存）机制避免这种重复计算的开销。可以使用persist()方法对一个RDD标记为持久化，之所以说“标记为持久化”，是因为出现persist()语句的地方，并不会马上计算生成RDD并把它持久化，而是要等到遇到第一个行动操作触发真正计算以后，才会把计算结果进行持久化，持久化后的RDD将会被保留在计算节点的内存中被后面的行动操作重复使用。
persist()的圆括号中包含的是持久化级别参数，比如，persist(MEMORY_ONLY)表示将RDD作为反序列化的对象存储于JVM中，如果内存不足，就要按照LRU原则替换缓存中的内容。persist(MEMORY_AND_DISK)表示将RDD作为反序列化的对象存储在JVM中，如果内存不足，超出的分区将会被存放在硬盘上。一般而言，使用cache()方法时，会调用persist(MEMORY_ONLY)。
例子如下：
scala> val list = List("Hadoop","Spark","Hive")
list: List[String] = List(Hadoop, Spark, Hive)
scala> val rdd = sc.parallelize(list)
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = ParallelCollectionRDD[22] at parallelize at <console>:29
scala> rdd.cache() //会调用persist(MEMORY_ONLY)，但是，语句执行到这里，并不会缓存rdd，这是rdd还没有被计算生成
scala> println(rdd.count()) //第一次行动操作，触发一次真正从头到尾的计算，这时才会执行上面的rdd.cache()，把这个rdd放到缓存中
3
scala> println(rdd.collect().mkString(",")) //第二次行动操作，不需要触发从头到尾的计算，只需要重复使用上面缓存中的rdd
Hadoop,Spark,Hive
最后，可以使用unpersist()方法手动地把持久化的RDD从缓存中移除。
分区
RDD是弹性分布式数据集，通常RDD很大，会被分成很多个分区，分别保存在不同的节点上。RDD分区的一个分区原则是使得分区的个数尽量等于集群中的CPU核心（core）数目。
对于不同的Spark部署模式而言（本地模式、Standalone模式、YARN模式、Mesos模式），都可以通过设置spark.default.parallelism这个参数的值，来配置默认的分区数目，一般而言：
*本地模式：默认为本地机器的CPU数目，若设置了local[N],则默认为N；
*Apache Mesos：默认的分区数为8；
*Standalone或YARN：在“集群中所有CPU核心数目总和”和“2”二者中取较大值作为默认值；
因此，对于parallelize而言，如果没有在方法中指定分区数，则默认为spark.default.parallelism，比如：
scala>val array = Array(1,2,3,4,5)
array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
scala>val rdd = sc.parallelize(array,2) #设置两个分区
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[13] at parallelize at <console>:29
对于textFile而言，如果没有在方法中指定分区数，则默认为min(defaultParallelism,2)，其中，defaultParallelism对应的就是spark.default.parallelism。
如果是从HDFS中读取文件，则分区数为文件分片数(比如，128MB/片)。
打印元素
在实际编程中，我们经常需要把RDD中的元素打印输出到屏幕上（标准输出stdout），一般会采用语句rdd.foreach(println)或者rdd.map(println)。当采用本地模式（local）在单机上执行时，这些语句会打印出一个RDD中的所有元素。但是，当采用集群模式执行时，在worker节点上执行打印语句是输出到worker节点的stdout中，而不是输出到任务控制节点Driver Program中，因此，任务控制节点Driver Program中的stdout是不会显示打印语句的这些输出内容的。为了能够把所有worker节点上的打印输出信息也显示到Driver Program中，可以使用collect()方法，比如，rdd.collect().foreach(println)，但是，由于collect()方法会把各个worker节点上的所有RDD元素都抓取到Driver Program中，因此，这可能会导致内存溢出。因此，当你只需要打印RDD的部分元素时，可以采用语句rdd.take(100).foreach(println)。
