scala当中parallelize并行化的用法

　　在 Scala 中，parallelize 是一个用于创建并行集合的方法。它接受一个集合作为输入，将其转换为一个并行集合，并将其存储在 Spark 集群中的分布式内存中。这个并行集合可以用于并行计算。

　　parallelize 方法的用法如下：

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))

　　在这个例子中，我们将一个包含整数 1 到 5 的序列作为输入参数传递给 parallelize 方法，该方法返回一个 RDD(弹性分布式数据集)对象。

　　使用 parallelize 方法创建的 RDD 可以用于各种 Spark 操作，例如 map、reduce、filter、groupByKey、aggregate 等。

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5))
val result = rdd.map(_ * 2).reduce(_ + _)
println(result)

　　在这个例子中，我们首先使用 parallelize 方法创建一个包含整数 1 到 5 的 RDD，然后使用 map 方法将 RDD 中的每个元素乘以 2，最后使用 reduce 方法将结果相加并打印出来。

　　使用 parallelize 方法创建的 RDD 默认会被分成多个分区，以实现并行计算。可以使用 getNumPartitions 方法获取 RDD 的分区数，也可以使用 repartition 方法重新分区。

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 3)
println(rdd.getNumPartitions) // 输出结果为 3

val rdd2 = rdd.repartition(5)
println(rdd2.getNumPartitions) // 输出结果为 5

　　在这个例子中，我们使用 parallelize 方法创建一个包含整数 1 到 5 的 RDD，并指定将其分为 3 个分区。然后我们使用 getNumPartitions 方法获取 RDD 的分区数，并使用 repartition 方法将其重新分为 5 个分区。