一、编写spark程序的准备工作（程序入口 SparkContext）

1.创建SparkConf

val conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("hello-app")

2.创建sparkContext

val sc: SparkContext = new SparkContext(conf)

二、基于sparkContext创建RDD 

简略的说, RDD 有三种创建方式

1. RDD 可以通过本地集合直接创建
2. RDD 也可以通过读取外部数据集来创建
3. RDD 也可以通过其它的 RDD 衍生而来

通过本地集合直接创建 RDD

val list = List(1, 2, 3, 4, 5, 6)
val rddParallelize = sc.parallelize(list, 2)
val rddMake = sc.makeRDD(list, 2)

通过读取外部文件创建 RDD 

val source1: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://node01:8020/dataset/wordcount.txt")
val source2: RDD[String] = sc.textFile("/data/input/wordcount.txt")

通过其它的 RDD 衍生新的 RDD

val source: RDD[String] = sc.textFile("hdfs://node01:8020/dataset/wordcount.txt", 20)
val words = source.flatMap { line => line.split(" ") }

 三、RDD算子的使用

RDD 中的算子从功能上分为两大类（Transformation和Action）

1. Transformation(转换) 它会在一个已经存在的 RDD 上创建一个新的 RDD, 将旧的 RDD 的数据转换为另外一种形式后放入新的 RDD。
2. Action(动作) 执行各个分区的计算任务, 将的到的结果返回到 Driver 中。

 spark 常用的 Transformation 算子如下表：

Spark 常用的 Action 算子如下：