分布式数据集
编辑Spark围绕的核心概念，是弹性分布式数据集（RDD），一个有容错机制，可以被并行操作的集合。目前有两种类型的RDD： 并行集合(Parrallelized Collections)，接收一个已经存在的Scala集合，在它上面运行各种并发计算； Hadoop数据集（Hadoop DataSets），在一个文件的每条记录上，运行各种函数。只要文件系统是Hdfs，或者hadoop支持的任意存储系统。这两种RDD都可以通过相同的方式进行操作。
并行集合
并行集合是通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合（只要是seq对象就可以）上创建而来。集合的对象将会被拷贝来创建一个分布式数据集，可以被并行操作。下面通过spark解释器的例子，展示如何从一个数组创建一个并发集合
scala> val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
data: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5)
scala> val distData = sc.parallelize(data)
distData: spark.RDD[Int] = spark.ParallelCollection@10d13e3e
一旦被创建，分布数据集（distData）可以被并行操作。例如，我们可以调用distData.reduce(_ +＿) 来将数组的元素相加。我们会在后续的分布式数据集做进一步描述。
创建并行集合的一个重要参数，是slices的数目，它指定了将数据集切分为几份。在集群模式中，Spark将会在一份slice上起一个Task。典型的，你可以在集群中的每个cpu上，起2-4个Slice （也就是每个cpu分配2-4个Task）。一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。然而，你也可以手动的设置它，通过parallelize方法的第二个参数（例如：sc.parallelize(data, 10)).
Hadoop 数据集
Spark可以创建分布式数据集，从任何存储在HDFS文件系统或者Hadoop支持的其它文件系统（包括本地文件，Amazon S3， Hypertable， HBase等等）上的文件。 Spark可以支持Text File, SequenceFiles 及其它任何Hadoop输入格式
文本文件的RDDs可以通过SparkContext的textFile方法创建，该方法接受文件的URI地址（或者机器上的文件本地路径，或者一个hdfs://, sdn://,kfs://,其它URI).这里是一个调用例子：
scala> val distFile = sc.textFile(“data.txt”)
distFile: spark.RDD[String] = spark.HadoopRDD@1d4cee08
一旦被创建，distFile可以进行数据集操作。例如，我们可以使用如下的map和reduce操作将所有行数的长度相加：
distFile.map(_.size).reduce(_ + _ )
方法也接受可选的第二参数，来控制文件的分片数目。默认来说，Spark为每一块文件创建一个分片（HDFS默认的块大小为64MB)，但是你可以通过传入一个更大的值来指定更多的分片。注意，你不能指定一个比块个数更少的片值（和hadoop中，Map数不能小于Block数一样）
对于SequenceFiles，使用SparkContext的sequenceFile[K, V]方法，K和V是文件中的key和values类型。他们必须是Hadoop的Writable的子类，例如IntWritable和Text。另外，Spark允许你指定几种原生的通用Writable类型，例如：sequencFile[Int, String]会自动读取IntWritable和Texts
最后，对于其他类型的Hadoop输入格式，你可以使用SparkContext.hadoopRDD方法，它可以接收任意类型的JobConf和输入格式类，键类型和值类型。按照对Hadoop作业一样的方法，来设置输入源就可以了。