Spark是近年来发展较快的分布式并行数据处理框架，了解和掌握spark对于学习大数据有着至关重要的意义。但是spark依赖于函数单元，它的函数编程过程是怎样的呢？我们怎么来应用呢？
一、Spark的函数式编程
Spark依赖于函数单元，函数是其编程的基本单元，只有输入输出，没有state和side effect。它的关键概念就是把函数作为其他函数的输入，不过在使用函数的过程中 使用的都是匿名函数，因为这个函数只是满足当下计算，因此不需要固化下来进行其它应用。
把函数作为参数传递
很多RDD操作把函数作为参数传递，这里我们看一下RDD map操作伪代码，把函数fn应用到RDD的每条记录。但这并不是它执行的一个真正的代码，只是通过这个代码去看一下它处理的逻辑。
示例：传递命名的函数
匿名函数
匿名函数是没有标识符的嵌入式定义的函数，最适合于临时一次性的函数。在很多编程语言中支持，比如：
（1）Python：lambda x
（2）Scala：x =>
（3）Java 8：x ->
示例：传递匿名函数
（1）Python
（2）Scala
示例：Java
（1）Python
（2）Scala
Spark作为当下大数据中重要的子目，必须深度掌握学习。但是大数据还在起步发展，并没有形成完整成熟的理论系统，需要我们多方位，多渠道的挖掘学习。这里推荐“大数据cn”微信公众平台，里面介绍了很多大数据的相关知识，很不错的！
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