Spark中RDD的理解
RDD：RDD是Spark的计算模型 RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性的分布式数据集合，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、只读的，被分区的数据集
操作RDD就像操作本地集合一样，数据会被分散到多台机器中（以分区为单位），需关心底层的调度细节
如何创建RDD：
1）集合并行化创建（通过scala集合创建）scala中的本地集合------> spark RDD
val rdd=sc.parallelize（arr）
2)
//读取外部文件系统，比如HDFS等
val rdd2 = sc.textFile(“hdfs://hdp-nn-01:9000/words.txt”)
//读取本地文件
val rdd2 = sc.textFile(“file:///root/words.txt”)
3)从父RDD转换成新的子RDD,最常用方式
调用Transformation 类的方法，生成新的RDD
参考：
https://blog.csdn.net/mys_35088/article/details/80979873
**分区概念：
** 什么是分区以及为什么要分区?
4.RDD的分区：
rdd中和文件切片相关的概念叫做分区，也就是说对rdd进行操作，实际上是操作的rdd中的每一个分区，分区的数量决定了并行的数量。
使用rdd.partitions.size或者rdd.partitions.length查看分区数量。
Spark RDD 是一种分布式的数据集，由于数据量很大，因此要它被切分并存储在各个结点的分区当中。从而当我们对RDD进行操作时，实际上是对每个分区中的数据并行操作。
