spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开的，RDD是一个可以并行操作的容错集合。

创建RDD的方法：

1.并行化集合（并行化驱动程序中现有的集合）

调用SparkContext的parallelize收集方法

2.外部数据集操作（引用外部系统存储的数据集）

RDD操作

1.Transformations

是从将一个以有的RDD生成另外一个RDD.Transformation具有延迟加载的特性（lazy特性），Transformation算子的代码不会真正的被执行，只有当我们的程序中遇到一个action的算子的时候，代码才会真正的被执行。这种涉及模式，提高了spark的运行效率。

常用：

map

filter(过滤)

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