从计算的角度来讲，数据处理过程中需要计算资源（内存 & CPU）和计算模型（逻辑）。
执行时，需要将计算资源和计算模型进行协调和整合。
Spark 框架在执行时，先申请资源，然后将应用程序的数据处理逻辑分解成一个一个的
计算任务。然后将任务发到已经分配资源的计算节点上, 按照指定的计算模型进行数据计
算。最后得到计算结果。
RDD 是 Spark 框架中用于数据处理的核心模型，接下来我们看看，在 Yarn 环境中，RDD
的工作原理:
1) 启动 Yarn 集群环境
从以上流程可以看出 RDD 在整个流程中主要用于将逻辑进行封装，并生成 Task 发送给
Executor 节点执行计算，接下来我们就一起看看 Spark 框架中 RDD 是具体是如何进行数据
处理的