spark围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开的，RDD是一个可以并行操作的容错集合。
创建RDD的方法：
1.并行化集合（并行化驱动程序中现有的集合）
调用SparkContext的parallelize收集方法
2.外部数据集操作（引用外部系统存储的数据集）
RDD操作
1.Transformations
是从将一个以有的RDD生成另外一个RDD.Transformation具有延迟加载的特性（lazy特性），Transformation算子的代码不会真正的被执行，只有当我们的程序中遇到一个action的算子的时候，代码才会真正的被执行。这种涉及模式，提高了spark的运行效率。
常用：
map
filter(过滤)
