PySpark数据输入

1.理解RDD对象
2.掌握PySpark数据输入的2种方法

RDD对象
PySpark支持多种数据的输入，在输入完成后，都会得到一个：RDD类的对象
RDD全称为：弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets）
PySpark针对数据的处理，都是以RDD对象作为载体，即：
数据存储在RDD内；各类数据的计算方法，也都是RDD的成员方法;RDD的数据计算方法，返回值仍旧是RDD对象

Python数据容器转RDD对象
PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将

注意：
字符串会被拆分为1个个的字符，存入RDD对象；字典仅有key会被存入RDD对象

"""
通过PySpark代码加载数据，即数据输入
"""
from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext(conf=conf)# 通过paralelize 方法将Pythn对象加载到Spark内，成为RDD对象
rdd1 = sc.paralelize([1,2,3,4,5])
rdd2 = sc.paralelize((1,2,3,4,5))
rdd3 = sc.paralelize("abcdedf")
rdd4 = sc.paralelize({1,2,3,4,5})
rdd5 = sc.paralelize("key1":"value1","key2":"value2")# 如果要查看RDD里面有什么内容，需要用collect()方法
print(rdd1.collect())
print(rdd2.collect())
print(rdd3.collect())
print(rdd4.collect())
print(rdd5.collect())sc.stop()
# 用过textFile方法，读取文件数据加载到Spark内，成为RDD对象
rdd = sc.textFile("D:/hello.txt")
print(rdd.collect())sc.stop()

读取文件转RDD对象
PySpark也支持通过SparkContext入口对象，来读取文件，来构建出RDD对象

from pyspark import SparkContextconf = SparkConf().ssetMaster("local[*]").setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)rdd = sc.textFile(文件路径)# 打印RDD内容
print(rdd.collect())

总结
1.RDD对象是什么？为什么要使用它
RDD对象称之为分布式弹性数据集，是PySpark中数据计算的载体，它可以：提供数据存储；提供数据计算的各类方法；数据计算的方法，返回值仍旧是RDD（RDD迭代计算）后续对数据进行各类计算，都是基于RDD对象进行
2.如何输入数据到Spark（即得到RDD对象）
通过SparkContext的parallelize成员方法，将Python数据容器转换为RDD对象
通过SparkContext的textFile成员方法，读取文本文件得到RDD对象