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通过前面几章的介绍，我们已经了解了Spark的运行架构和RDD设计与运行原理，并介绍了RDD操作的两种类型：转换操作和行动操作。
同时，我们前面通过一个简单的WordCount实例，也大概介绍了RDD的几种简单操作。现在我们介绍更多关于RDD编程的内容。
Spark中针对RDD的操作包括创建RDD、RDD转换操作和RDD行动操作。
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本节首先介绍Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中，针对不同的应用场景，可以采用不同的部署应用方式，或者采用Spark完全替代原有的Hadoop架构，或者采用Spark和Hadoop一起部署的方式。
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前面已经学习了Spark安装，完成了实验环境的搭建，并且学习了Spark运行架构和RDD设计原理，同时，我们还学习了Scala编程的基本语法，有了这些基础知识作为铺垫，现在我们可以没有障碍地开始编写一个简单的Spark应用程序了——词频统计。
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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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