概述
总体来说，每个Spark应用程序都包含一个驱动程序，运行了用户的main函数并且在集群上执行多种并行操作。Spark提供的主要抽象就是弹性分布式数据集（RDD），它是跨节点的元素集合，可以并行操作。RDD可以由Hadoop文件系统（或者其它Hadoop支持的文件系统）的文件创建，也可以通过转换驱动程序中已存在的Scala集合创建。用户可以在内存中缓存RDD，方便在并行操作之间有效地重用RDD。最后，RDD可以自动从节点错误中恢复。
Spark的第二个抽象是共享变量，可用于并行操作。默认情况下，当Spark将一个函数作为不同节点上的一组任务并行执行时，会把函数中每个变量副本分发给各个任务。有时候，变量需要在任务之间共享，或者在任务和驱动程序之间共享。Spark支持两种共享变量：broadcast variables（广播变量），用于在所有节点内存中缓存变量，accumulators（累加器），只允许"add"操作，如计数和求和。
这篇编程指南使用Scala展示Spark的特性。学习Spark最简单的方式就是使用交互式shell，Scala语言用bin/spark-shell。
与Spark建立连接
Spark 2.1.1默认使用Scala2.11。（Spark也可以重新构建，适配其它版本的Scala）。用Scala编写应用程序，需要使用兼容版本（如2.11.X）。
编写Spark应用程序，需要添加Spark的Maven依赖。
groupId = org.apache.spark
artifactId = spark-core_2.11
version = 2.1.1
另外，如果想要访问HDFS集群，需要添加对应HDFS的hadoop-client依赖。
groupId = org.apache.hadoop
artifactId = hadoop-client
version = <your-hdfs-version>
最后，需要在程序中引入一些Spark类。添加下面的内容：
import org.apache.spark.SparkContext
import org.apache.spark.SparkConf
在Spark 1.3.0之前，需要显示地添加import org.apache.spark.SparkContext._来启用隐式转换。
初始化Spark
Spark程序要做的第一件事就是创建一个SparkContext对象，Spark用它来访问集群。创建SparkContext对象之前要先创建SparkConf对象，其中包含了应用程序的信息。
每个JVM中只能有一个活跃的SparkContext。创建新的SparkContext之前必须stop()当前活跃的SparkContext。
val conf = new SparkConf().setAppName(appName).setMaster(master)
new SparkContext(conf)
appName参数是应用程序的名字，在集群的UI上显示。master是一个Spark, Mesos or YARN cluster URL，或者是一个特殊的"local"字符串来运行本地模式。在实践中，当在集群上运行时，不要在程序中硬编码master，而是使用spark-submit启动应用程序，然后从那里接收master参数。如果是本地测试或者单元测试，可以直接传"local"运行。
使用Shell
在Spark shell中，SparkContext已经为你创建好了，变量名字为sc。自己创建SparkContext是不好使的。可使用--master参数设置上下文，使用--jars参数添加JAR包，后面跟一个逗号分隔的list。也可以给shell session添加依赖（如Spark Packages），使用--packages参数后面跟上逗号分隔的maven coordinates列表。存在依赖关系的附加库（如Sonatype）可传给--repositories参数。例如，在4核上运行bin/spark-shell，使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4]
或者，添加code.jar，使用：
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --jars code.jar
使用maven coordinates引入依赖：
$ ./bin/spark-shell --master local[4] --packages "org.example:example:0.1"
运行spark-shell --help查看所有参数列表。spark-shell调用了更通用的spark-submit脚本。
