RDD(弹性分布式数据集)是Spark的核心抽象。它是一组元素，在集群的节点之间进行分区，以便我们可以对其执行各种并行操作。
有两种方法可以用来创建RDD：
- 并行化驱动程序中的现有数据
- 引用外部存储系统中的数据集，例如：共享文件系统，HDFS，HBase或提供Hadoop InputFormat的数据源。
并行化集合
要创建并行化集合，请在驱动程序中的现有集合上调用SparkContext的parallelize方法。复制集合的每个元素以形成可以并行操作的分布式数据集。
val info = Array(1, 2, 3, 4)
val distinfo = sc.parallelize(info)
现在，可以操作分布式数据集(distinguishedfo)，例如：distinfo.reduce((a, b) => a + b)。
外部数据集
在Spark中，可以从Hadoop支持的任何类型的存储源(如HDFS，Cassandra，HBase甚至本地文件系统)创建分布式数据集。Spark提供对文本文件，SequenceFiles和其他类型的Hadoop InputFormat的支持。
SparkContext的textFile方法可用于创建RDD的文本文件。此方法获取文件的URI(计算机上的本地路径或hdfs://)并读取文件的数据。
现在，可以通过数据集操作来操作数据，例如使用map和reduceoperations来添加所有行的大小，如下所示：data.map(s => s.length).reduce((a, b) => a + b)。
