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在Apache Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）是一个基本的、不可变的、分布式的和可分区的数据集。它能够自动进行容错处理，并支持在大规模集群上的并行操作。RDD之间存在依赖关系，可以实现管道化，避免了中间数据的存储。

创建RDD的方式有以下几种：

1. 通过集合创建RDD，例如使用parallelize()方法或makeRDD()方法将List或Array转换为RDD。这种方式创建的RDD是基于内存中的集合，适合小规模数据。

2. 通过外部存储系统中的数据集创建RDD，如本地文件、HDFS文件、HBase文件等。可以使用textFile()方法读取文本文件生成RDD。

   • 对于本地模式的Spark Shell，可以直接读取本地文件，也可以读取HDFS文件。读取本地文件时，加不加file://前缀都可以；读取HDFS文件时，需要添加hdfs://master:9000前缀。

   • 对于集群模式的Spark Shell，只能读取HDFS文件生成RDD，不能读取本地文件。读取HDFS文件时，必须添加hdfs://master:9000前缀。

下面是一些创建RDD的示例代码：

// 通过List创建RDD
val rddFromList = sc.parallelize(List(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8))// 通过Array创建RDD
val rddFromArray = sc.parallelize(Array("北京", "上海", "广州", "深圳", "泸州"))// 通过本地文件创建RDD
val rddFromLocalFile = sc.textFile("/home/test.txt")// 通过HDFS文件创建RDD
val rddFromHDFSFile = sc.textFile("hdfs://master:9000/luzhou/test.txt")

需要注意的是，创建的RDD是分布式的集合，可以在集群上进行并行操作。相比于Scala的List和Array，RDD具有更好的容错性和分布式计算能力。