Hadoop文件系统是如何生成RDD的？

如：val file = spark.textFile("hdfs://...")，file变量就是RDD（实际是HadoopRDD实例）

对于RDD可以有两种计算方式：转换（返回值还是一个RDD）与操作（返回值不是一个RDD）。

转换(Transformations) (如：map, filter, groupBy, join等)，Transformations操作是Lazy的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的操作不是马上执行，Spark在遇到Transformations操作时只会记录需要这样的操作，并不会去执行，需要等到有Actions操作的时候才会真正启动计算过程进行计算。

操作(Actions) (如：count, collect, save等)，Actions操作会返回结果或把RDD数据写到存储系统中。Actions是触发Spark启动计算的动因。