Spark【使用篇】02：创建RDD【使用集合创建RDD、使用本地文件和HDFS文件创建RDD】

一、创建RDD

RDD是Spark编程的核心，在进行Spark编程时，首要任务是创建一个初始的RDD
这样就相当于设置了Spark应用程序的输入源数据
然后在创建了初始的RDD之后，才可以通过Spark 提供的一些高阶函数，对这个RDD进行操作，来获取其它的RDD

Spark提供三种创建RDD方式：集合、本地文件、HDFS文件

1、使用程序中的集合创建RDD，主要用于进行测试，可以在实际部署到集群运行之前，自己使用集合构造一些测试数据，来测试后面的spark应用程序的流程。
2、使用本地文件创建RDD，主要用于临时性地处理一些存储了大量数据的文件
3、使用HDFS文件创建RDD，是最常用的生产环境的处理方式，主要可以针对HDFS上存储的数据，进行离线批处理操作。

二、使用集合创建RDD

首先来看一下如何使用集合创建RDD
如果要通过集合来创建RDD，需要针对程序中的集合，调用SparkContext的parallelize()方法。Spark会将集合中的数据拷贝到集群上，形成一个分布式的数据集合，也就是一个RDD。
相当于，集合中的部分数据会到一个节点上，而另一部分数据会到其它节点上。然后就可以用并行的方式来操作这个分布式数据集合了。

调用parallelize()时，有一个重要的参数可以指定，就是将集合切分成多少个partition。
Spark会为每一个partition运行一个task来进行处理。
Spark默认会根据集群的配置来设置partition的数量。我们也可以在调用parallelize()方法时，传入第二个参数，