RDD的创建

　  两种方式来创建RDD：

1）由一个已经存在的Scala集合创建

2）由外部存储系统的数据集创建，包括本地文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase、Amazon S3等。

RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称为转换，如map、filter、groupBy、join。

　　第1个RDD:代表了spark应用程序输入数据的来源，通过Transformation来对RDD进行各种算子的转换和实现算法。

　　初始RDD（或第1个RDD）创建的几个方式：（有300多种）

　　　　1、  使用程序中的集合创建RDD;     意义是：测试

　　　　2、  使用本地文件系统创建RDD;     意义是：测试大量数据的文件

　　　　3、  使用HDFS创建RDD;            意义是：生产环境里最常用

　　　　4、  基于DB创建RDD;

　　　　5、  基于NoSQL，例如HBase

　　　　6、  基于S3创建RDD;

　　　　7、  基于数据流创建RDD;

　　以上是典型的7种，我们这里重点讲解前3种方式。

SparkContext.scala里，   SparkContext.createTaskScheduler，进入该方法

我们进一步，来学习

原来如此，所以是32。

以上是并行度，默认为1。

会利用最大，即32 = 8 X 4台worker

现在，我们来采取并行度为10，来玩玩。

问：实际上spark的并行度到底应该设置为多少呢？

答：最佳是，2-4 partitions for each CPU core。

如我们这里的CPU core是32个。每个worker给的是8个。共4台机器。

32 X 2 =64   32 X 4 = 128   即64~128之间。

说明的是，跟数据规模没关系，只跟每个task在计算partitions时的CPU使用时间和内存使用情况有关。

oom是内存溢出。

RDDBaseedOnLocalFile.scala

假如，计算每行的长度总和

好的，关于此处的源码解读，自行去深究。不多赘述。

以上是在local模式下，下面开始

集群模式