RDD定义：
任何数据在Spark中都被转换为RDD。
一个RDD可以看成是一个数组
不过是分到各个分区，分布在不同的机器上，可并行处理。
分区的定义：
一个RDD有多个RDD分区
一个RDD分区只在一个机器上
一个机器可有多个RDD分区
http://stackoverflow.com/questions/31359219/relationship-between-rdd-partitions-and-nodes
由数据转换为RDD：
举例：从普通数组创建RDD，里面包含了1到9这9个数字，它们分别在3个分区中。这个RDD一共9个元素，每个元素含有一个数字
val a = sc.parallelize(1 to 9, 3)
举例：读取本地文件README.md来创建RDD，文件中的每一行就是RDD中的一个元素，分区是2
val b = sc.textFile("README.md",2)
count( )
返回RDD的元素个数
collect( )
返回整个RDD