本文介绍如何使用 Spark 的核心组件 RDD 进行数据处理，包括创建 RDD、执行转换操作如 map 和 filter，以及触发行动操作如 collect，并提供实际代码示例。
启动spark-shell:
简单的RDD：
上述代码中使用的sc,这是Spark-Shell帮助我们自动生成的SparkContext的实例：
我们把生成的RDD的每个元素都乘以3：
上述的操作都是transformations我们需要触发一个action才能执行：
我们可以看到预期结果，但我们可以看到collect操作返回的是一个Array，所以数据不要太多，否则会出现OOM
下面执行下filter操作：
真的spark编程应该是完全函数式的，我们把上述操作用一行代码搞定：
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