在Spark中创建RDD的创建方式可以分为三种：从集合中创建RDD；从外部存储创建RDD；从其他RDD创建。
1 从集合中创建
从集合中创建RDD，Spark主要提供了两种函数：parallelize和makeRDD
1）使用parallelize()从集合创建
scala> val rdd = sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[0] at parallelize at <console>:24
2）使用makeRDD()从集合创建
scala> val rdd1 = sc.makeRDD(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[1] at makeRDD at <console>:24
2 由外部存储系统的数据集创建
包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等。
scala> val rdd2= sc.textFile("hdfs://Faded103:9000/SparkTest")
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = hdfs:// hadoop102:9000/RELEASE MapPartitionsRDD[4] at textFile at <console>:24
