我们并没有觉得MapReduce速度慢，直到Spark出现

learn from 从0开始学大数据（极客时间）

Spark 拥有更快的执行速度 更友好的编程接口 迅速抢占 MapReduce 的市场份额，成为主流的大数据计算框架

val textFile = sc.textFile("hdfs://...")
// 根据 HDFS 路径生成一个输入数据 RDD
val counts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
						// 每一行文本用空格拆分成单词
                 .map(word => (word, 1))
    // 每个单词进行转换，word => (word, 1)，生成 <Key, Value> 的结构
                 .reduceByKey(_ + _)
       // 相同的 Key 进行统计，统计方式是对 Value 求和，(_ + _)
counts.saveAsTextFile("hdfs://...")
// 将这个 RDD 保存到 HDFS

RDD 是 Spark 的核心概念，是弹性数据集（Resilient Distributed Datasets）的缩写

MapReduce 面向过程的大数据计算

Spark 将大规模数据集合抽象成一个 RDD 对象，然后在这个 RDD 上进行各种计算处理，得到一个新的 RDD，继续计算处理，直到得到最后的结果数据。

Spark 可以理解成是面向对象的大数据计算。 在进行 Spark 编程的时候，思考的是一个 RDD 对象需要经过什么样的操作，转换成另一个 RDD 对象

RDD 上定义的函数分两种

• 转换（transformation）函数，返回值还是 RDD
• 执行（action）函数，不再返回 RDD