Spark RDD编程
概述
从高层次上来看，每一个Spark应用都包含一个驱动程序，用于执行用户的main函数以及在集群上运行各种并行操作。Spark提供的主要抽象是弹性分布式数据集（RDD），这是一个包含诸多元素、被划分到不同节点上进行并行处理的数据集合。RDD通过打开HDFS（或其他hadoop支持的文件系统）上的一个文件、在驱动程序中打开一个已有的Scala集合或由其他RDD转换操作得到。用户可以要求Spark将RDD持久化到内存中（presist()操作），这样就可以有效地在并行操作中复用。另外，在节点发生错误时RDD可以自动恢复。
Spark提供的另一个抽象是可以在并行操作中使用的共享变量。在默认情况下，当Spark将一个函数转化成许多任务在不同的节点上运行的时候，对于所有在函数中使用的变量，每一个任务都会得到一个副本。有时，某一个变量需要在任务之间或任务与驱动程序之间共享。Spark支持两种共享变量：广播变量，用来将一个值缓存到所有节点的内存中；累加器，只能用于累加，比如计数器和求和。
运行Python脚本
spark运行python脚本，需要使用Spark自带的bin/spark-submit脚本来运行。spark-sumbit脚本会帮助我们引入Python程序的Spark依赖。这个脚本为Spark的PythonAPI配置好了运行环境。
bin/spark-submit my_script.py
初始化Spark
在一个Spark程序中要做的第一件事就是创建一个SparkContext对象来告诉Spark如何连接一个集群。为了创建SparkContext，你首先需要创建一个SparkConf对象，这个对象会包含你的应用的一些相关信息。
from pyspark import SparkConf, SparkContext
conf = SparkConf().setMaster("local").setAppName("My App")
sc = SparkContext(conf = conf)
应该是可以由文件来进行配置的，在哪里做呢？？？？
appName参数是在集群UI上显示的此引用的名称。master是一个Spark、Mesos或YARN集群的URL，如果在本地运行那么这个参数应该是特殊的”local”字符串。在实际使用中，当你在集群中运行你的程序，你一般不会把master参数写死在代码中，而是通过用spark-submit运行程序来获得这个参数。但是，在本地测试以及单元测试时，你仍需要自行传入”local”来运行Spark程序。
弹性分布式数据集（RDD）
Spark是以RDD概念为中心运行的。RDD是一个容错的、可以被并行操作的元素集合。创建一个RDD有两个方法：在你的驱动程序中并行化一个已经存在的集合；从外部存储系统中引用一个数据集，这个存储系统可以是一个共享文件系统，比如HDFS、HBase或任意提供了Hadoop输入格式的数据来源。
并行化集合
并行化集合是通过在驱动程序中一个现有的迭代器或集合上调用SparkContext的parallelize方法建立的。为了创建一个能够并行操作的分布数据集，集合中的元素都会被拷贝。比如，以下语句创建了一个包含1到5的并行化集合：
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
未完待续
