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Spark的核心是建立在统一的抽象RDD之上，使得Spark的各个组件可以无缝进行集成，在同一个应用程序中完成大数据计算任务。RDD的设计理念源自AMP实验室发表的论文《Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing》。
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本节首先介绍Spark的基本概念和架构设计方法，然后介绍Spark运行基本流程。
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通过前面的函数式编程的基础知识的学习，现在让我们通过一个单词统计的实例来加深对前面知识的消化理解。

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在Scala中，我们可以使用reduce这种二元操作对集合中的元素进行归约。
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在实际编程中，我们经常会用到一种操作，遍历一个集合并从中获取满足指定条件的元素组成一个新的集合。Scala中可以通过filter操作来实现。
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列表（List）、映射（Map）等数据结构经常需要进行遍历操作。
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map操作

map操作是针对集合的典型变换操作，它将某个函数应用到集合中的每个元素，并产生一个结果集合。
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Scala是一门多范式编程语言，混合了面向对象编程和函数式编程的风格。在过去很多年，面向对象编程一直是主流，但是，随着大数据时代的到来，函数式编程开始迅速崛起，因为，函数式编程可以较好满足分布式并行编程的需求（函数式编程一个重要特性就是值不可变性，这对于编写可扩展的并发程序而言可以带来巨大好处，因为它避免了对公共的可变状态进行同步访问控制的复杂问题）。
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Java中有switch-case语句，但是，只能按顺序匹配简单的数据类型和表达式。相对而言，Scala中的模式匹配的功能则要强大得多，可以应用到switch语句、类型检查、“解构”等多种场合。
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Java中提供了接口，允许一个类实现任意数量的接口。在Scala中没有接口的概念，而是提供了“特质(trait)”，它不仅实现了接口的功能，还具备了很多其他的特性。Scala的特质，是代码重用的基本单元，可以同时拥有抽象方法和具体方法。Scala中，一个类只能继承自一个超类，却可以实现多个特质，从而重用特质中的方法和字段，实现了多重继承。
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