1、RDD操作
http://www.tuicool.com/articles/ZfeQrq7
RDD支持两种操作：
转换(transformations),可以从已有的数据集创建一个新的数据集;
动作(actions),在数据集上运行计算后，会向驱动程序返回一个值。
map 就是一个转换，它讲数据集每一个元素都传递给函数，并返回一个新的分布数据集来表示结果。
reduce是一种动作，通过一些函数将所有的元素聚合起来，并将最终结果返回给驱动程序。
你可以使用持久化或缓存的方法，把一个RDD持久化到内存中。
2、把函数传递给Spark
Spark的API，在很大程度上依赖于吧驱动程序中的函数传递到集群上运行。
在Java中，函数由那些实现了org.apache.spark.api.java.function包中的接口的类表示。
1、在自己的类中实现Function接口，并且传递类的一个实例到spark
2、在Java 8 中，使用lambda表达式来简明的定义函数的实现。
4.3.3 键值对(Key-Value Pairs)的使用
spark on yarn 的支持两种模式
1）yarn-cluster：适用于生产环境；
2）yarn-client：适用于交互、调试，希望立即看到app的输出
Yarn-cluster和yarn-client的区别在于appMaster：yarn appMaster，每个yarn app实例有一个appMaster进程，是为app启动的第一个container；负责从ResourceManager请求资源，获取到资源后，告诉NodeManager为其启动container；appMaster消除了active client的需要，app client启动app后可以结束，协调由运行在cluster上被yarn管理的进程继续
Yarn-cluster mode
Spark的dirver 运行在 appMaster中，appMaster进程同时负责driving app，请求资源；
启动spark app的client不需要一直存在于整个spark app运行生命周期
yarn-client mode
某些情况需要与spark交互，要求user input，如spark-shell和pyspark，这样的spark app需要spark-driver运行在初始化spark app的client端进程中
这种情况，appMaster仅仅用于从yarn集群请求executor，app client会和请求的container通信来调度他们工作
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Spark
的部署方式其实比官方文档中介绍的还要多，这里我来列举一下：
1、local：这种方式是在本地启动一个线程来运行作业；
2、local[N]：也是本地模式，但是启动了N个线程；
3、local
4、local[N,M]：这里有两个参数，第一个代表的是用到的核个数；第二个参数代表的是容许该作业失败M次。上面的几种模式没有指定M参数，其默认值都是1；
5、local-cluster[N, cores, memory]：本地伪集群模式，参数的含义我就不说了，看名字就知道；式；
6、spark:// ：这是用到了 Spark 的Standalone模
7、(mesos|zk)://：这是Mesos模式；
8、yarn-standalone\yarn-cluster\yarn-client：这是YARN模式。前面两种代表的是集群模式；后面代表的是客户端模式；
9、simr://：这种你就不知道了吧？simr其实是Spark In MapReduce的缩写。我们知道MapReduce 1中是没有YARN的，如果你在MapReduce 1中使用Spark，那么就用这种模式吧。