Spark能够从任何支持Hadoop的存储源来创建RDD，包括本地的文件系统，HDFS，Cassandra，Hbase，Amazon S3等。Spark支持textFile、SequenceFiles和任何其他的Hadoop的InputFormat格式的数据。
1、textfile的RDD可以通过SparkContext’s textFile 的方法来创建，这个方法需要传递一个文件路径URL作为参数，然后读取对应文件的每一行的数据，形成一个以行数据为单位的集合。例如：
scala> val distFile = sc.textFile("data.txt")
distFile: RDD[String] = MappedRDD@1d4cee08
2、textfile方法中，如果传入的是一个本地文件的URL，这必须保证Spark集群中其它机器也能够访问相同的URL。
3、在Spark中，所有的输入方法（包括textFile）都支持文件夹、压缩文件、通配符。例如：
textFile("/my/directory"), textFile("/my/directory/*.txt"), and textFile("/my/directory/*.gz").
4、textFile方法中，还接受第二个参数，该参数是指定对应产生的RDD的分区数。默认情况下，Spark会根据HDFS的块的大小来作为分区的大小，即以块的数量作为分区的数目M。你可以设置大于这个分区数M，但是不能设置小于这个分区数M。
5、除了textFile方法之外，Spark提供了如下的方法来加载外部数据：
（1）SparkContext.wholeTextFiles
该方法是读一个路径下所有的小文件，并且将每个小文件内容content作为value，文件的filename作为key，以pairs（key，value）的形式返回给客户端。该方法与textfile刚好相反，textfile是返 回每个文件的每一行的记录作为key，value的形式返回。
（2）SparkContext’s sequenceFile[K, V]
对于sequenceFiles，我们可以用sequenceFile[K,V]方法来加载外部的数据，其中K，V的类型是文件中key和value的类型。但这都是Hadoop的Writable（是一个接口类型）类型的子类。
（3）SparkContext.hadoopRDD
对于其他的Hadoop的InputFormats，你可以用hadoopRDD的方法来加载外部的数据源。该方法需要传入特定的 JobConf and input format class, key class and value class
6、RDD的简单的保存方式：
RDD.saveAsObjectFile and SparkContext.objectFile support saving an RDD in a simple format consisting of serialized Java objects. While this is not as efficient as specialized formats like Avro, it offers an easy way to save any RDD.
