1、map与flatmap函数的区别；
map的结果不改变输入每个数据元的结构；
flatmap的结果，将每一个输入数据元经过计算后的结果都平铺了，其输出不再是对应每一个输入元数据结构；
2、textFile()函数中，第一个参数是文件路径；第二个可选参数，是控制文件的partitions的参数，默认值是1；
（1）所有spark中基于文件的输入函数，包括textfile，都可以运行在多个目录／压缩文件／正则匹配文件上。例如：textFile("/my/directory"),textFile("/my/direct*"), textFile("/my/directory/*.txt"), and textFile("/my/directory/*.gz").
（2）spark中通过使用sc.textFile(“不同filepath”)等输入函数，可以构成多个不同的输入rdd，作为多输入源；
还可以通过使用for循环等操作，分别赋值作为输入源路径参数，非常方便读取多个文件、目录、大量数据；
3、rdd是可以用"++""union"合并的，不过需要合并的两个对象类型相同；
4、reduceByKey与reduce的区别：
（1）reduceByKey是转化操作，reduce是行动操作；
（2）reduceByKey只能操作kv数据集，reduce则不是；
5、正如 .toString 可以将记录转为string类型一样，.toDS() 则可以将sequence数据转化为数据集（或者说数据表）的形式；类似的还有.toDF()，是将数据转换为关系数据表的函数；然后才可以使用spark SQL；
6、spark中job，stage，task的区别和划分依据：
（1）spark运行过程中job是以action操作划分的，除了我们自己写的程序的action动作，还包括调用的算法或者工具包里的action操作；
（2）stage是在job里面划分，是以action操作或shuffle操作划分的；
（3）task是stage的运行单位，与partition的数目相关；