为了清楚起见，我不是从数组/列表中寻找RDD
List<Integer> list = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7); // sample
JavaRDD<Integer> rdd = new JavaSparkContext().parallelize(list);
如何在不完全将其缓存在内存中的情况下从Java迭代器创建spark RDD？
Iterator<Integer> iterator = Arrays.asList(1, 2, 3, 4).iterator(); //sample iterator for illustration
JavaRDD<Integer> rdd = new JavaSparkContext().what("?", iterator); //the Question
附加问题：
是否要求源可重新读取（或能够多次读取）以提供RDD的弹性？换句话说，由于迭代器基本上是一次读取的，因此甚至有可能从迭代器创建弹性分布式数据集（RDD）吗？
最佳答案
就像其他人说的那样，您可以使用Spark Streaming做些什么，但是就纯Spark而言，您做不到，其原因是您要问的内容与Spark的模型背道而驰。让我解释。
为了分配和并行化工作，spark必须将其分成多个部分。从HDFS读取数据时，HDFS会对Spark进行“分块”操作，因为HDFS文件是按块组织的。 Spark通常每个块生成一个任务。
现在，迭代器仅提供对数据的顺序访问，因此spark无法在不读取内存中所有内容的情况下将其组织成块。
可以构建具有单个可迭代分区的RDD，但是即使这样，也无法确定是否可以将Iterable的实现发送给工作人员。使用sc.parallelize（）时，spark将创建实现serializable的分区，以便可以将每个分区发送到不同的工作程序。可迭代可能是通过网络连接，也可能是本地FS中的文件，因此除非将它们缓冲在内存中，否则它们无法发送给工作线程。
关于apache-spark - 如何从迭代器创建Spark RDD？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/31072893/