在 Scala 中，parallelize 是一個用于創(chuàng)建并行集合的方法。它接受一個集合作為輸入，將其轉(zhuǎn)換為一個并行集合，并將其存儲在 Spark 集群中的分布式內(nèi)存中。這個并行集合可以用于并行計算。

　　parallelize 方法的用法如下：

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

　　在這個例子中，我們將一個包含整數(shù) 1 到 5 的序列作為輸入?yún)?shù)傳遞給 parallelize 方法，該方法返回一個 RDD(彈性分布式數(shù)據(jù)集)對象。

　　使用 parallelize 方法創(chuàng)建的 RDD 可以用于各種 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)

　　在這個例子中，我們首先使用 parallelize 方法創(chuàng)建一個包含整數(shù) 1 到 5 的 RDD，然后使用 map 方法將 RDD 中的每個元素乘以 2，最后使用 reduce 方法將結(jié)果相加并打印出來。

　　使用 parallelize 方法創(chuàng)建的 RDD 默認會被分成多個分區(qū)，以實現(xiàn)并行計算。可以使用 getNumPartitions 方法獲取 RDD 的分區(qū)數(shù)，也可以使用 repartition 方法重新分區(qū)。

val rdd = sc.parallelize(Seq(1, 2, 3, 4, 5), 3)
println(rdd.getNumPartitions) // 輸出結(jié)果為 3

val rdd2 = rdd.repartition(5)
println(rdd2.getNumPartitions) // 輸出結(jié)果為 5

　　在這個例子中，我們使用 parallelize 方法創(chuàng)建一個包含整數(shù) 1 到 5 的 RDD，并指定將其分為 3 個分區(qū)。然后我們使用 getNumPartitions 方法獲取 RDD 的分區(qū)數(shù)，并使用 repartition 方法將其重新分為 5 個分區(qū)。