RDD是什么：分布式弹性数据集
待解决的问题：rdd和数据源分区数据如何进行分配？？？
例如（1，2，3，4），分区数numSlices=3，RDD中如何进行数据分区存储？
查看源码能够让我们快速理解。
进到makeRDD函数，看到内部是执行了parallelize函数，并且传入集合和分区数。
parallelize函数内部创造了一个ParallelCollectionRDD对象。
随后，进入ParallelCollectionRDD类内部。
有个同名方法：
将集合切片为numSlices子集合。我们在这里做的另一件事情是处理范围特别是集合，将切片编码为其他范围以最小化内存成本。这使得在表示大量数据集的RDD上运行Spark是非常有效的。如果收集是一个包含范围，我们对最后一个切片使用包含范围。
在slice函数和position函数之后，需要进行模式匹配。
case 1：范围Range，如果范围是包含，则对最后一个切片使用“包含范围”
case 2：用于长、双精度、大整数等范围
case 3：其他->进行position函数
position函数输入（集合的长度，分区数），并且对于[0，numSlices）进行迭代（until左闭右开）
根据规则计算start和end，最后会获得分区规则。
//例如（1，2，3，4,5） numslices=3 -> 对0，1，2迭代
//产生三个分区规则（0,1]（1,3]（3,5]
然后利用slice进行array切分。
即为（1）（2，3）（4，5）
