首先介绍一下spark中常见的基本概念：
RDD：弹性分布式数据集的简称，是一个分布式对象集合，「本质上是一个只读的分区记录集合。不能直接修改，只能通过一定的转换操作(map, reduce, join, group by)来创建新的RDD。」
DAG：有向无环图，反应了RDD之间的依赖关系。
Executor：一个进程，负责运行任务。
Application：用户编写的spark应用程序。
Task：运行在Excutor上的工作单元。
Job：一个job包含多个RDD以及对应的RDD上的各种操作。
Stage：作业的基本调度单位。一个作业会被分为多组Task，每组任务称为一个stage。
其中，RDD是一种高度受限的内存模型，一次只能对RDD全集进行修改。听完上述说明，大家可能理解起来很抽象，接下来我将介绍RDD编程模型，并通过程序例子来说明，方便大家理解。
RDD编程例子1. 从文件系统中加载数据并转化成RDD格式
下面的例程可以将文本文件转化成RDD数据格式读入，便于Spark对RDD数据并行处理。
from pyspark import SparkConf, SparkContext sc = SparkContext() # 可以通过sc.textFiles来将text文件转化成RDD格式的数据。 # 如果是本地文件, 要加上 "file:///" lines = sc.textFiles(&
