RDD创建
RDD：弹性分布式数据集。
在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有 RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。而在这一切背后，Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。
可以使用两种方法创建 RDD:
读取一个外部数据集，
val lines = sc.textFile("/path/to/README.md")
在驱动器程序里分发驱动器程序中的对象集合(比如 list 和 set)。
val lines = sc.parallelize(List("pandas", "i like pandas"))
不常用，因为需要把整个数据集先放在一台机器的内存中。
RDD操作
创建完成后，RDD支持两种类型的操作：
转化操作（transformation）：由一个RDD生成一个新的RDD，比如 map() 和 filter()。Spark 会使用谱系 图(lineage graph)来记录这些不同 RDD 之间的依赖关系。
val inputRDD = sc.textFile("log.txt")
val errorsRDD = inputRDD.filter(line => line.contains("error"))行动操作（action）：对RDD计算出一个结果，并把结果返回到驱动器程序中或存到外部存储系统中，比如 count() 和 first()。
# 使用行动操作对错误进行计数
println("Input had " + badLinesRDD.count() + " concerning lines")
println("Here are 10 examples:")
badLinesRDD.take(10).foreach(println)
区分一个函数是转化操作还是行动操作，可以看返回值类型：转化操作返回的是 RDD，而行动操作返回的是其他的数据类型。
区别两种操作的原因是，Spark是惰性计算RDD的，只有第一次在一个action中用到时，才会真正计算。默认情况下，Spark的RDD会在每次action时重新计算，需要重用同一个RDD，可以用RDD.persist()缓存。默认不进行持久化是为了节省存储空间。
总结，Spark的工作方式：
从外部数据创建出输入 RDD。
使用诸如 filter() 这样的转化操作对 RDD 进行转化，以定义新的 RDD。
告诉 Spark 对需要被重用的中间结果 RDD 执行 persist() 操作。
使用行动操作来触发一次并行计算，Spark 会对计算进行优化后再执行。
向Spark传递函数
在 Scala 中，我们可以把定义的内联函数、方法的引用或静态方法传递给 Spark，就像 Scala 的其他函数式 API 一样。
我们还要考虑其他一些细节，比如所传递的函数及其引用的数据需要是可序列化的(实现了 Java 的 Serializable 接口)。
除此以外，传递一个对象的方法或者字段时，会包含对整个对象的引用（可能很大）。我们可以把需要的字段放到一个局部变量中，来避免传递包含该字段的整个对象，
例子：
class SearchFunctions(val query: String) {
def isMatch(s: String): Boolean = {
s.contains(query)
}
def getMatchesFunctionReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
// 问题:"isMatch"表示"this.isMatch"，因此我们要传递整个"this"
rdd.map(isMatch)
}
def getMatchesFieldReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = { // 问题:"query"表示"this.query"，因此我们要传递整个"this" rdd.map(x => x.split(query))
}
def getMatchesNoReference(rdd: RDD[String]): RDD[String] = {
// 安全:只把我们需要的字段拿出来放入局部变量中 val query_ = this.query
rdd.map(x => x.split(query_))
}
}
如果在 Scala 中出现了 NotSerializableException，通常问题就在于我们传递了一个不可序列 化的类中的函数或字段。记住，传递局部可序列化变量或顶级对象中的函数始终是安全的。
常见的转化操作
map():接收一个函数，把这个函数用于 RDD 中的每个元素，将函数的返回结果作为结果RDD 中对应元素的值。
flatMap():对每个输入元素生成多个输出元素。不过返回的不是一个元素，而是一个返回值序列的迭代器。
filter():接收一个函数，并将 RDD 中满足该函数的 元素放入新的 RDD 中返回。
sample(withRe placement, fra ction, [seed])：对 RDD 采样，以及是否替换
尽管 RDD 本身不是严格意义上的集合，但它也支持许多数学上的集合操作，比如合并和相交操作。
RDD 中最常缺失的集合属性是元素的唯一性，因为常常有重复的元素。如果只 要唯一的元素，我们可以使用 RDD.distinct() 转化操作来生成一个只包含不同元素的新 RDD，不过开销很大。
常见的集合操作：
distinct()：去重，distinct操作的开销很大，因为它需要将所有数据通过网络进行 混洗(shuffle)，以确保每个元素都只有一份。
union(other)：它会返回一个包含两个 RDD 中所有元素的 RDD。
intersection(other) 方法，只返回两个 RDD 中都有的元素。性能比union要差很多，因为它需要去重。
subtract(other) ：移除。接收一个 RDD 作为参数，返回 一个由只存在于第一个 RDD 中而不存在于第二个 RDD 中的所有元素组成的 RDD。和 intersection() 一样，它也需要数据混洗。
cartesian(other) ：计算两个 RDD 的笛卡儿积。转化操作会返回所有可能的 (a, b) 对，其中 a 是源 RDD 中的元素，而 b 则来自另一个 RDD。求大规模 RDD 的笛卡儿积开销巨大。
常见的行动操作
reduce()：接收一个函数作为参数，这个函数要操作两个相同元素类型的 RDD 数据，并返回一个同样类型的新元素。
fold()：接收一个与 reduce() 接收的函数签名相同的函数，再加上一个 “初始值”来作为每个分区第一次调用时的结果。你所提供的初始值应当是你提供的操作 的单位元素;也就是说，使用你的函数对这个初始值进行多次计算不会改变结果(例如 +对应的 0，* 对应的 1，或拼接操作对应的空列表)。
注意：fold() 和 reduce() 都要求函数的返回值类型需要和我们所操作的 RDD 中的元素类型相同。例如，在计算平均值时，需要记录遍历过程中的计数以及元素的数量，这就需要我们返回一 个二元组。可以先对数据使用 map() 操作，来把元素转为该元素和 1 的二元组，也就是我 们所希望的返回类型。这样 reduce() 就可以以二元组的形式进行归约了。
aggregate() ：返回值类型可以与所操作的 RDD 类型不同。需要提供我们期待返回的类型的初始值。然后通过一个函数把 RDD 中的元素合并起来放入累加器。考虑到每个节点是在本地进行累加的，最终，还需要提供第二个函数来将累加器两两合并。
# 计算 RDD 的平均值
val result = input.aggregate((0, 0))(
(acc, value) => (acc._1 + value, acc._2 + 1),
(acc1, acc2) => (acc1._1 + acc2._1, acc1._2 + acc2._2))
val avg = result._1 / result._2.toDoublecollect()：它会将整个 RDD 的内容返回，要求所有数据都必须能一同放入单台机器的内存中。一般在单元测试中使用。
take(n) ：返回 RDD 中的 n 个元素，并且尝试只访问尽量少的分区，因此该操作会得到一个不均衡的集合。需要注意的是，这些操作返回元素的顺序与你预期的可能不一样。
top() ：从 RDD 中获取前几个元素。top() 会使用数据 的默认顺序，但我们也可以提供自己的比较函数。
takeSample(withReplacement, num, seed) ：从数据中获取一个采样，并指定是否替换。
foreach()：对 RDD 中的每个元素进行操作，不把 RDD 发回本地，不把任何结果返回到驱动器程序中。
count()： 用来返回元素的个数。
countByValue()：返回一个从各值到值对应的计数的映射表。
RDD类型转换
有些函数只能用于特定类型的 RDD，比如 mean() 和 variance() 只能用在数值 RDD 上， 而 join() 只能用在键值对 RDD 上。
在 Scala 中，将 RDD 转为有特定函数的 RDD(比如在 RDD[Double] 上进行数值操作)是 由隐式转换来自动处理的。我们需要加上 import org.apache.spark. SparkContext._ 来使用这些隐式转换。可以在 SparkContext 对象的 Scala 文档中查看所列出的隐式转换。这些隐式转换可以隐式地将一个 RDD 转为各种封装类，比如 DoubleRDDFunctions(数值数据的 RDD)和 PairRDDFunctions(键值对 RDD)，这样我们就有了诸如 mean() 和variance() 之类的额外的函数。
持久化（缓存）
Spark RDD 是惰性求值的，而有时我们希望能多次使用同一个 RDD。
默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。
unpersist()方法可以手动把持久化的 RDD 从缓存中移除。
可以为 RDD 选择不同的持久化级别：
如有必要，可以通过在存储级别的末尾加上“_2”来把持久化数据存为两份
例子：
import org.apache.spark.storage.StorageLevel
val result = input.map(x => x * x)
# persist()调用本身不会触发强制求值。
result.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
println(result.count())
println(result.collect().mkString(","))
如果要缓存的数据太多，内存中放不下，Spark 会自动利用最近最少使用(LRU)的缓存策略把最老的分区从内存中移除。对于仅把数据存放在内存中的缓存级别，下一次要用到 已经被移除的分区时，这些分区就需要重新计算。
但是对于使用内存与磁盘的缓存级别的分区来说，被移除的分区都会写入磁盘。不论哪一种情况，都不必担心作业因为缓存太多数据而被打断。不过，缓存不必要的数据会导致有用的数据被移出内存，带来更多重算的时间开销。