Spark是近年來發展較快的分佈式並行數據處理框架，瞭解和掌握spark對於學習大數據有着至關重要的意義。但是spark依賴於函數單元，它的函數編程過程是怎樣的呢？我們怎麼來應用呢？
一、Spark的函數式編程
Spark依賴於函數單元，函數是其編程的基本單元，只有輸入輸出，沒有state和side effect。它的關鍵概念就是把函數作爲其他函數的輸入，不過在使用函數的過程中 使用的都是匿名函數，因爲這個函數只是滿足當下計算，因此不需要固化下來進行其它應用。
把函數作爲參數傳遞
很多RDD操作把函數作爲參數傳遞，這裏我們看一下RDD map操作僞代碼，把函數fn應用到RDD的每條記錄。但這並不是它執行的一個真正的代碼，只是通過這個代碼去看一下它處理的邏輯。
示例：傳遞命名的函數
匿名函數
匿名函數是沒有標識符的嵌入式定義的函數，最適合於臨時一次性的函數。在很多編程語言中支持，比如：
（1）Python：lambda x
（2）Scala：x =>
（3）Java 8：x ->
示例：傳遞匿名函數
（1）Python
（2）Scala
示例：Java
（1）Python
（2）Scala
Spark作爲當下大數據中重要的子目，必須深度掌握學習。但是大數據還在起步發展，並沒有形成完整成熟的理論系統，需要我們多方位，多渠道的挖掘學習。這裏推薦“大數據cn”微信公衆平臺，裏面介紹了很多大數據的相關知識，很不錯的！