Spark----RDD介绍
一、概念
作者：憨大牛
RDD（Resilient Distributed Datasets），弹性分布式数据集。特点是可以并行操作，并且是容错的。有两种方法可以创建RDD：
1.执行Transform操作（变换操作）；
2.读取外部存储系统的数据集，如：HDFS、HBase，或者任何与Hadoop相关的数据源。
案例一：
//scala 语言
val data = Array（1，2，3，4，5）
val r1 = data.parallelize(data)
val r2 = data.parallelize(data,2)
你可以把RDD想象为一个特殊的集合类，上面的data是一个普通的集合类型，然后通过parallelize函数的转换成为一个RDD；r1是一个普通的RDD，r2多带了一个参数，这代表的是分区操作。表示r2是一个分区的RDD，这么做的目的是：分布式处理。这对于大规模数据是很有意义的。r2在底层可能这样表示：RDD（1，2）（3，4，5）。
案例二：
val data = SparkContext.textFile("data.txt")
这个data就是一个从外部存储系统中导入生成的一个RDD。
SparkContext是spark实例对象。
然后就可以在生成好的RDD上做操作，得到想要的数据。
下一节：RDD操作
如果有错误或者模糊，请多见谅！
作者：憨大牛
