1.读取数据，将RDD持久化到内存中，并进行行动操作。
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2.一般常用的是从外部存储中读取来创建RDD，如SparkContext.textFile()。还可以用parallelize读取程序中已有的一个集合，例子如下：
lines=sc.parallelize(['pandas','i like pandas'])
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3.RDD操作-转化操作
union为合并操作，filter为过滤操作。
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4.RDD操作-行动操作
对错误计数，并显示前两个错误。
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行动操作中的collect（）可以获取整个数据集，但是不能用于大数据集，这时一般存储于分布式存储系统中,函数为saveAsTextFile(),saveAsSequenceFile()。
5.向spark传递函数
建立.py文件
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运行.py文件
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6.常见的转化操作和行动操作
map：
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flatmap:
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reduce:
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aggregate:
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