PySpark支持多种数据的输入，在输入完成后，都会得到一个：RDD类的对象RDD全称为弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，PySpark针对数据的处理，都是以RDD对象作为载体，即：

•数据存储在RDD内

•各类数据的计算方法，也都是RDD的成员方法

•RDD的数据计算方法，返回值依旧是RDD对象

PySpark的编程模型(左图)可以归纳为：准备数据到RDD -> RDD迭代计算 -> RDD导出为list、文本文件等，即：源数据 -> RDD -> 结果数据

PySpark支持通过SparkContext对象的parallelize成员方法，将list、tuple、set、dict、str转换为PySpark的RDD对象，示例代码如下：

from pyspark import SparkConf,SparkContext

conf = SparkConf(.setMaster("local[*]").\
    setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd=sc.para1lelize(数据容器对象）

# 输出RDD的内容
print(rdd.collect(0)

注意：字符串会被拆分出1个个的字符，存入RDD对象，字典仅有key会被存入RDD对象。

PySpark也支持通过SparkContext入口对象，来读取文件，来构建出RDD对象，示例代码如下：

from pyspark import SparkConf,SparkContext

conf = SparkConf().setMaster("loca][*]").\
    setAppName("test_spark_app")
sc = SparkContext(conf=conf)

rdd=sc.textFile(文件路径)

#打印RDD内容
print(rdd.collect())