Spark 中最基本的数据抽象是 RDD。

RDD：弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)。

不可变，分区，并行

1.转换算子

   value（Map）

2.行动算子--操作数据（collect）

.创建

import org.apache.spark.rdd.RDD
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}

object rdd01 {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    //本地模式
    val conf: SparkConf = new SparkConf().setAppName("My scala word count").setMaster("local")

    //创建spark上下文对象
    val sc = new SparkContext(conf)

    //创建RDD
    //1）从内存中创建makeRDD,parallelize
    val listRDD: RDD[Int] = sc.makeRDD(List(1,2,3,4),3)
    val ArrayRDD: RDD[Int] = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))

    //2)从文件中创建，默认情况下可读取项目路径，也可读取其他路径:本地，hdfs
    //读取文件时，传递的分区数为最小分区数，但是不一定是这个分区数，取决于hadoop读取文件时的分片规则
    val FileRDD: RDD[String] = sc.textFile("E:/software/qiao/test.txt")

    //listRDD.collect().foreach(println)
    listRDD.saveAsTextFile("output")


  }

}