Spark 可以简单概括为 3 点：
Scala 语法
RDD 操作（Transform & Action）
分布式化
做 Spark 开发， 其实就是用 Scala 语言进行 RDD 操作， Spark 会自动将 RDD 中的数据分发到集群上， 并将操作并行化执行。
Java 工程师做分布式开发的话， 常用 Mapreduce。而 Scala 工程师做分布式开发，用 Spark， Scala 编程语言具有很多优秀特性， 实现相同功能时代码量是 Java 的 1/5， 而且更加易读易懂。 1.1 RDD
1.1 RDD
Spark 对数据的核心抽象——弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，简称RDD）。
在Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建RDD和操作RDD 。而在这一切背后，Spark 会自动将RDD 中的数据分发到集群上，并将操作并行化执行。
Spark 中的RDD 就是一个不可变的分布式对象集合。每个RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。RDD 可以包含Python、Java、Scala 中任意类型的对象，
甚至可以包含用户自定义的对象。
1.1 创建RDD
用户可以使用两种方法创建RDD：
·用SparkContext 的parallelize(Seq) 把Seq转为RDD。该方式常用于学习和实验
·读外部数据，通常是读HDFS、消息队列等。
在前边学习中，我们通过SparkContext 的parallelize(Seq)的方法创建RDD，并进行各种学习。
先看看parallelize方法：
def parallelize[T](seq: Seq[T], numSlices: Int = defaultParallelism) : RDD[T]
numSlices是并行度，具有初始值所以调用时可以只给一个参数，这是Scala语言的特性。
比如可以parallelize(seq) ，可以parallelize(seq ,10) ，并行度为10意味着Spark把数据分割为10份，放在集群上运行。
defaultParallelism 是机器CPU个数。
# 查看CPU的个数
cat /proc/cpuinfo| grep"processor"| wc -l
Seq 包含List、Array等单元素的集合，见下方Scala集合类的组织架构：
