在 Spark 中创建 RDD 的创建方式可以分为四种：
1) 从集合（内存）中创建 RDD
从集合中创建 RDD，Spark 主要提供了两个方法：parallelize 和 makeRDD
val sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val rdd1 = sparkContext.parallelize(
List(1,2,3,4)
)
val rdd2 = sparkContext.makeRDD(
List(1,2,3,4)
)
rdd1.collect().foreach(println)
rdd2.collect().foreach(println)
sparkContext.stop()
从外部存储（文件）创建 RDD
由外部存储系统的数据集创建 RDD 包括：本地的文件系统，所有 Hadoop 支持的数据集，
比如 HDFS、HBase 等。
val sparkConf =
new SparkConf().setMaster("local[*]").setAppName("spark")
val sparkContext = new SparkContext(sparkConf)
val fileRDD: RDD[String] = sparkContext.textFile("input")
fileRDD.collect().foreach(println)
sparkContext.stop()
3) 从其他 RDD 创建
主要是通过一个 RDD 运算完后，再产生新的 RDD。详情请参考后续章节
4) 直接创建 RDD（new）
使用 new 的方式直接构造 RDD，一般由 Spark 框架自身使用。