不同系統(tǒng)如何加載數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD？

　　Spark可以從Hadoop支持的任何存儲(chǔ)源中加載數(shù)據(jù)去創(chuàng)建RDD，包括本地文件系統(tǒng)和HDFS等文件系統(tǒng)。

　　接下來(lái)，我們通過(guò)Spark中的SparkContext對(duì)象調(diào)用textFile()方法加載數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD。這里以Linux本地系統(tǒng)和HDFS分布式文件系統(tǒng)為例，講解如何創(chuàng)建RDD。

　　1. 從Linux本地文件系統(tǒng)加載數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD

　　在Linux本地文件系統(tǒng)中有一個(gè)名為test.txt的文件，具體內(nèi)容如文件1所示。

　　 文件1 test.txt

 1  hadoop spark
 2  itcast heima
 3  scala spark
 4  spark itcast
 5  itcast hadoop

　　在Linux本地系統(tǒng)讀取test.txt文件數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD，具體代碼如下：

  scala> val test=sc.textFile("file:///export/data/test.txt")
  test: org.apache.spark.rdd.RDD[String]=file:///export/data/test.txt
              MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

　　上述的代碼中，文件路徑中的“file：//”表示從本地Linux文件系統(tǒng)中讀取文件?！皌est:org.apache.spark.rdd.RDD[String]...”是命令執(zhí)行后返回的信息，而test則是一個(gè)創(chuàng)建好的RDD。當(dāng)執(zhí)行textFile()方法后，Spark會(huì)從Linux本地文件test.txt中加載數(shù)據(jù)到內(nèi)存中，在內(nèi)存中生成了一個(gè)RDD對(duì)象(即test)，并且這個(gè)RDD里面包含若干個(gè)String類(lèi)型的元素，也就是說(shuō)，從test.txt文件中讀取出來(lái)的每一行文本內(nèi)容，都是RDD中的一個(gè)元素。

　　2. 從HDFS中加載數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD

　　假設(shè)，在HDFS上的“/data”目錄下有一個(gè)名為test.txt的文件，該文件內(nèi)容與文件3-1相同。接下來(lái)，我們通過(guò)加載HDFS中的數(shù)據(jù)創(chuàng)建RDD，具體代碼如下：

 scala> val testRDD=sc.textFile("/data/test.txt")
  testRDD:org.apache.spark.rdd.RDD[String]=/data/test.txt MapPartitionsRDD[1]
                      at textFile at <console>:24

　　執(zhí)行上述代碼后，從返回結(jié)果testRDD的屬性中看出RDD創(chuàng)建完成。在上述代碼中，我們通過(guò)textFile(“/data/test.txt”)方法來(lái)讀取HDFS上的文件，其中方法testFile()中的參數(shù)為“/data/test.txt”文件路徑，傳入的參數(shù)也可以為“hdfs://localhost:9000/data/test.txt”和“/test.txt”路徑，最終所達(dá)效果是一致的。

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