首先提一下spark rdd的五大核心特性：
1、rdd由一系列的分片组成，比如说128m一片，类似于hadoop中的split
2、每一个分区都有一个函数去迭代/运行/计算
3、一系列的依赖，比如：rdda转换为rddb，rddb转换为rddc，那么rddc依赖于rddb，rddb依赖于rdda。
lineage：保存了一些列的转换
4、对于每个k-v的rdd可以指定一个partition，告诉它如何分区，常用分区规则有hash和range
5、处理rdd split的数据在哪里，尽量在哪里做计算（移动计算而非移动数据），这里选择最优位置，为什么存在选择，因为hdfs默认存储3个副本，每个副本都是一个选择。
RDD的两种创建方式：
parallelist
外部数据源
RDD的两种操作方式：
transformation：从一个RDD转化为另一个RDD
action：输出结果集
RDD依赖关系：
窄依赖（narrow dependencies）:n——>1
子RDD的每个分区依赖于常数个父分区（即与数据规模无关）
输入输出一对一的算子，且结果RDD的分区结构不变，主要是map，flatmap
输入输出一对一，但结果集RDD的分区结构发生了变化，如union、coalesce
从输入中选择部分元素的算子，如filter、distinct、subtract、sample
宽依赖（wide dependencies）:1——>n
子RDD的每个分区依赖于所有父RDD分区
对单个RDD基于key进行重组和reduce，如groupByKey、reduceByKey
对两个RDD基于key进行join和重组，如join
spark的shuffer过程类似于mapreduce shuffer过程。
创建spark应用模板：
1）创建SparkConf
2）创建SparkContact
3）加工逻辑
4）stop()关闭资源
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接下来通过wordcont程序熟悉一下：
检查需要分析的文本文件：
# bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/wordcount/input/
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 63 2017-05-22 14:48 /user/hadoop/wordcount/input/wc.input
[root@db02 hadoop-2.5.0]# bin/hdfs dfs -text /user/hadoop/wordcount/input/wc.input
hadoop hdfs mapreduce
zookeeper
spark hive hbase
spark hadoop
编辑scala程序实现wordcount功能：
1）读取文本文件
scala> val linesRdd = sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input")
2）按空格切分文件
#scala> val wordRdd = linesRdd.map(line => line.split(" "))
scala> val wordRdd = linesRdd.flatMap(line => line.split(" "))
3）map函数统计单词
scala> val keyvalRdd = wordRdd.map(word => (word,1))
4）统计单词
scala> val countRdd = keyvalRdd.reduceByKey((a,b) => (a+b))
5）输出结果集
scala> countRdd.collect
6）将以上程序整合成一行scala程序，结果如下：
sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).collect
7）spark默认输出结果是没有排序的，如果想要wordcount输出结果按照key排序可以使用sortByKey（）函数：
升序：sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).sortByKey(true).collect
降序：sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).sortByKey(false).collect
8）如果想要输出结果按照value排序可以使用sortByKey的如下技巧：
sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).map(x => (x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2,x._1)).collect
9）wordcount结果按值降序排序，可以使用take（n）函数输出前n个结果：
sc.textFile("hdfs://db02:8020/user/hadoop/wordcount/input/wc.input").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_ + _).map(x => (x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x => (x._2,x._1)).take(3)