1、程序开发调优：避免创建重复的RDD

在Spark程序中，如果需要对同一份数据进行多次操作，应当尽量避免创建重复的RDD。因为每次调用textFile这样的方法都会从数据源（如HDFS）重新加载数据，并创建一个新的RDD，这会造成不必要的性能开销。

错误的做法：
在以下示例中，对同一个HDFS文件hello.txt执行了两次textFile操作，创建了两个RDD（rdd1和rdd2），并分别对它们执行了map和reduce操作。

val rdd1 = sc.textFile("hdfs://master:9000/hello.txt")
rdd1.map(...) // 对rdd1执行map操作

val rdd2 = sc.textFile("hdfs://master:9000/hello.txt")
rdd2.reduce(...) // 对rdd2执行reduce操作

这种做法会导致Spark两次从HDFS读取相同的文件，即使这两个RDD随后执行的操作不同，第一次读取和创建RDD的开销也是不必要的。

正确的做法：