从这里学习的，讲的真好~ https://www.bilibili.com/video/av62992342/?p=41
JAVA IO ： 装饰者设计模式
Spark的RDD也是类似的
RDD是将数据处理的逻辑进行了封装。
JAVA读数据并不是直接读文件，而是在readLine的时候去读。
Spark是在Collect被触发的时候去读数据，所以需要execute驱动。
什么是RDD
RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据计算抽象。代码中是一个抽象类，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。
属性
一组分区（Partition），即数据集的基本组成单位
一个计算每个分区的函数
RDD之间的依赖关系
一个Partitioner，RDD的分片函数
一个列表，存储存取每个Partition的优先位置(Preferred location)。（帮助判断数据所在的位置，找近的）
RDD特点
RDD表示只读的分区数据集，对RDD进行的改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD获取到另一个新的RDD。新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDD之间存在相互依赖，按照血缘关系延时计算。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD切断关系。
RDD分区
RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。
如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是 读取指定文件系统中的数据。
如果RDD是通过其他RDD转换而来，那么compute函数是 执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。
只读
RDD是只读的，想改变RDD的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。
由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的算子操作实现，不必像MR，写map和reduce。
那么啥是算子？
从认知心理学角度，解决问题，其实是将问题的 初始状态，通过一系列操作（算子）对问题的状态进行转换，然后达到解决状态。（其实就是一顿操作解决问题）
Spark中的所有RDD方法都称之为算子，但分为2大类：转换算子 & 行动算子。
依赖
RDD之间通过算子进行转换，转换得到新RDD包含从其他RDD衍生所必须的信息。RDD之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。依赖包含两种。
窄依赖，RDDs之间的分区是一一对应的。
宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD的每个分区都有关，多对多的关系。
缓存
如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候，会根据血缘关系得到分区数据。后续使用到RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，加速重用。
RDD创建
Spark中创建RDD的方式有三种：集合中创建RDD；外部存储创建RDD；从其他RDD创建；
集合中创建
Spark提供两个函数parallelize和makeRDD，没啥区别。
//创建RDD 这俩太大区别
// 1 从内存中创建 makeRDD
val listRDD = sc.makeRDD(List(1,2,3,4))
// 2 从内存中创建 parallelize
val arrayRDD = sc.parallelize(Array(1,2,3,4))
listRDD.collect().foreach(println)
arrayRDD.collect().foreach(println)
外部存储创建RDD
包括本地文件系统，HDFS和HBASE也支持
// 3 从外部存储中创建
// 默认情况下，可以读取项目路径，也可以读取HDFS之类的
// 默认从文件中读取的数据都是字符串类型
val fileRDD = sc.textFile("hdfs://Master:9000/in")
