首先我们要建立 sparkconf 配置文件，然后通过配置文件来建立sparkcontext。

import org.apache.spark._object MyRdd {    def main(args:Array[String]): Unit ={        //初始化配置：设置主机名和程序主类的名字        val conf = new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("MyRdd");        //通过conf来创建sparkcontext        val sc = new SparkContext(conf);          }}

然后我们通过 sparkcontext 来创建RDD

创建RDD的几种方式

1.基于程序中的集合创建RDD-作用：主要用于测试 

　　通过 sc.parallelize(collection)方法来创建RDD

/*        * 从scala集合中创建RDD        * 计算：1+2+3+...+100        */        val nums = List(1,2,3,4,5);//集合        val rdd = sc.parallelize(nums);//创建rdd        val sum = rdd.reduce(_+_);        println(sum);

2.基于本地文件创建RDD-作用：大数据量的测试  

"file:///home/hadoop/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/examples/src/main/resources/people.json"

3.基于HDFS创建RDD-作用：生产环境最常用的RDD创建方式

"hdfs://112.74.21.122:9000/user/hive/warehouse/hive_test"

　　通过sc.textFile(file)方法来读取文件

/*        * 从本地文件系统创建RDD        * 计算 people.json 文件中字符总长度        */        val rows = sc.textFile("file://")//文件地址或者HDFS文件路径        val length = rows.map(row=>row.length()).reduce(_+_)        println("total chars length:"+length)

　　能读取文件，当然能保存文件，我们可以把通过 sc.saveAsTextFile("file://") 把 rdd 内容保存到文件中

　　例如，我们保存把一个rdd保存到了/home/writeout.txt 

val rdd = sc.textFile("file:///home/word.txt");rdd.saveAsTextFile("file:///home/writeout.txt");//把rdd写入/home/writeout.txt

　　但是我们打开/home文件夹，发现writeout并不是txt文件而是一个文件夹，我们打开文件夹，结构如下

       

　　我们保存错了嘛？没有，这时正常的。part-00000代表的是分区，如果有多个分区，会有多个part-xxxxxx的文件。

　　如果我们要再次读取这个保存的文件并不需要一个一个分区读取，直接读取就可以了，spark会自动加载所有分区数据。　

val rdd = sc.textFile("file:///home/writeout/part-00000");//我们并不用这样一个一个读取val rdd = sc.textFile("file:///home/writeout.txt");//直接这样读取，就会自动把所有分区数据加载到rdd中　

4.基于DB、NoSQL(例如HBase)、S3、基于数据流创建RDD