spark-core:
rdd api =>算子
scala：
高階函數(shù)/ 高階api

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1.構建rdd
1.從已經(jīng)存在集合
2.已經(jīng)存在外部數(shù)據(jù)源
1.textFile ：
1.Spark creates one partition for each block of the file hdfs [沒有問題的]
2. you cannot have fewer partitions than blocks

val rdd = sc.textFile("hdfs://bigdata32:9000/wc.data")  2
3 =》 3 

	保存： 
		saveAstextFile:

落地hdfs文件的個數(shù)：
mapreduce =》 reduce task數(shù)量
spark-core =》 最終的rdd的分區(qū)數(shù)

2.RDD 相關的操作
1.transformations 【轉(zhuǎn)換操作】：
create a new dataset from an existing one
2.actions 【觸發(fā)job執(zhí)行的操作】
which return a value to the driver program 【spark client、控制臺】
after running a computation on the dataset. 【rdd】
構建rdd：
1.從已經(jīng)存在集合
2.已經(jīng)存在外部數(shù)據(jù)源
3.從已經(jīng)存在rdd轉(zhuǎn)換生成一個新的rdd
transformation：
1.All transformations in Spark are lazy =》 懶加載

rdda =>rddb =>rddc  =>不會立即執(zhí)行 不會觸發(fā)job的執(zhí)行
rdd.map().fitler. 
=》 rdd 血緣關系

action：
觸發(fā)作業(yè)的執(zhí)行

好處： mapreduce
1=>2=>3=>4
spark-core: job pipiline
1=>2=>3=>4 action =>job作業(yè)的執(zhí)行

transformation:

1.map : 一一映射
處理rdd里面每一個元素

2.filter
map相關的算子、kv類型的算子、other算子
3.map相關的算子
makeRDD =>了解 =》 parallelize
map vs mapPartitions：
1.map 一個作用的rdd里面每一個元素
2.mapPartitions 作用的rdd里面 分區(qū)

需求： spark-core：
	map filter =》 不讓用 如何實現(xiàn) 功能？  平臺
		MapPartitionsRDD

Actions

1.collect()
2.foreach() 輸出 :
driver :
1.控制臺
2.hdfs 不這樣用
3.db

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