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RDD算子其他的都比较好理解，唯独fold和agg这俩稍微比较难理解一点，因为scala语言这个语法个人感觉有点异于其他语言。先说说reduce()函数，他和fold()函数也就一个初始值的区别：valrdd=list1.parallelize（List(1,2,3,4)）rdd.reduce((x,y)=>x+y)其实就是1+2+3+4返回10，x其实指

Spark—RDD1、概念介绍RDD（ResilientDistributedDataset）:弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。官方定义还是比较抽象，个人理解为:它本质就是一个类，屏蔽了底层对数据的复杂抽象和处理，为用户提供了一组方便数据转换

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前言有一个大数据项目，你知道问题领域(problemdomain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟

大数据有两个方向，一个是偏计算机的，另一个是偏经济的。你学过Java，所以你可以偏将计算机的。 Java程序员想转大数据可行吗？Java是全世界使用人数最多的编程语言。不少程序员选择Java做为了自己的编程第一语言，但随之而来的是Java程序员接近饱和的人才市场。由此，随着大数据时代

大数据领域每年都会涌现出大量新的技术，成为大数据获取、存储、处理分析或可视化的有效手段。大数据技术能够将大规模数据中隐藏的信息和知识挖掘出来，为人类社会经济活动提供依据，提高各个领域的运行效率，甚至整个社会经济的集约化程度。正是由于大数据技术展现的优势，让越来越多的人

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