弹性分布式数据集（RDD）是一组不可变的JVM对象的分布集，可以用于执行高速运算，它是Apache Spark的核心。
在pyspark中获取和处理RDD数据集的方法如下：
1. 首先是导入库和环境配置（本测试在linux的pycharm上完成）
import os from pyspark import SparkContext, SparkConf from pyspark.sql.session import SparkSession os.environ["PYSPARK_PYTHON"]="/usr/bin/python3" conf = SparkConf().setAppName('test_rdd') sc = SparkContext('local', 'test', conf=conf) spark = SparkSession(sc)
2. 然后，提供hdfs分区数据的路径或者分区表名
txt_File = r"hdfs://host:port/apps/hive/warehouse/数据库名.db/表名/分区名/part-m-00029.deflate" # part-m-00029.deflate # txt_File = r"hdfs://host:port/apps/hive/warehouse/数据库名.db/表名" # hive table，即也可直接根据表名读取
3. sc.textFile进行读取，得到RDD格式数据<还可以用 spark.sparkContext.parallelize(data) 来获取RDD数据>，参数中还可设置数据被划分的分区数
txt_ = sc.textFile(txt_File)
4. 基本操作：
type(txt_)：显示数据类型，这时属于 'pyspark.rdd.RDD'
txt_.first()：获取第一条数据
txt_.take(2)：获取前2条数据，形成长度为2的list
txt_.take(2)[1].split('1')[1]：表示获取前两条中的第[1]条数据（也就是第2条，因为python的索引是从0开始的），并以 '1'字符分隔开（这要看你的表用什么作为分隔符的），形成list，再获取该list的第2条数据
txt_.map(lambda x:x.split('1'))：使用lambda函数和map函数快速处理每一行数据，这里表示将每一行以 '1'字符分隔开，每一行返回一个list；此时数据结构是：'pyspark.rdd.PipelinedRDD'
txt_.map(lambda x:(x, x.split('1'))).filter(lambda y:y[0].startswith('北京'))：表示在返回 (x, x.split('1')) 后，进行筛选filter，获取其中以 '北京' 开头的行，并按照相同格式 （例如，这里是(x, x.split('1'))格式，即原数据+分割后的列表数据） 返回数据
txt_.collect()：返回所有RDD数据元素，当数据量很大时谨慎操作
txt_.toDF()：不能直接转成DataFrame格式，需要设置Schema
注意：RDD格式不能用show()方法。
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