Spark随谈——开发指南（译）
本文翻译自官方博客，略有添加：https://github.com/mesos/spark/wiki/Spark-Programming-Guide，谢谢师允tx的校正。希望能够给希望尝试Spark的朋友，带来一些帮助。目前的版本是0.5.0 Spark开发指南 从高的层面来看，其实每一个Spark的应用，都是一个Driver类，通过运行用户定义的main函数，在集群上执行各种并发操作和计算 Spark提供的最主要的抽象，是一个弹性分布式数据集(RDD)，它是一种特殊集合，可以分布在集群的节点上，以函数式编程操作集合的方式，进行各种各样的并发操作。它可以由hdfs上的一个文件创建而来，或者是Driver程序中，从一个已经存在的集合转换而来。用户可以将数据集缓存在内存中，让它被有效的重用，进行并发操作。最后，分布式数据集可以自动的从结点失败中恢复，再次进行计算。 Spark的第二个抽象，是并行计算中使用的共享变量。默认来说，当Spark并发运行一个函数时，它是以多个的task，在不同的结点上运行，它传递每一个变量的一个拷贝，到每一个独立task使用到的函数中，因此这些变量并非共享的。然而...
