通过调用SparkContext的parallelize方法，在一个已经存在的Scala集合上创建的（一个Seq对象）。集合的对象将会被拷贝，创建出一个可以被并行操作的分布式数据集。
data = [1, 2, 3, 4, 5]
distData = sc.parallelize(data)
一旦分布式数据集（distData）被创建好，它们将可以被并行操作。例如，我们可以调用distData.reduce(lambda a, b: a + b)来将数组的元素相加。我们会在后续的分布式数据集运算中进一步描述。
并行集合的一个重要参数是slices，表示数据集切分的份数。Spark将会在集群上为每一份数据起一个任务。典型地，你可以在集群的每个CPU上分布2-4个slices.
一般来说，Spark会尝试根据集群的状况，来自动设定slices的数目。然而，你也可以通过传递给parallelize的第二个参数来进行手动设置。（例如：sc.parallelize(data,10)).
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本文标题：spark使用parallelize方法创建RDD
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