2. 结合词频统计的例子，用文字和验证代码说明SparkRDD编程的特点

Spark RDD编程的特点主要包括以下几点：

1. 弹性分布式数据集：Spark RDD是Spark的核心概念，它是一个弹性分布式数据集，可以在多个节点上进行并行计算。RDD可以从Hadoop文件系统、本地文件系统、Hive、HBase、Cassandra等数据源中创建，也可以通过并行化已有的集合来创建。

2. 惰性计算：RDD的计算是惰性的，只有当需要输出结果时才会进行真正的计算。这种惰性计算的方式可以大大减少计算资源的浪费，提高计算效率。

3. 分区计算：RDD会将数据集分成多个分区，每个分区可以在不同的节点上进行并行计算，从而提高计算速度。Spark会自动将RDD的分区调度到不同的节点上，并尽可能地在同一节点上执行同一个任务。

4. 依赖关系：RDD之间存在依赖关系，每个RDD都可以通过依赖关系来追溯到它的源RDD。这种依赖关系可以在节点故障时进行容错处理。

下面是一个用Spark RDD进行词频统计的例子：

from pyspark import SparkConf, SparkContext

# 创建SparkConf和SparkContext
conf = SparkConf().setAppName("WordCount")
sc = SparkContext(conf=conf)

# 读取文件并切分单词
lines = sc.textFile("file:///path/to/file")
words = lines.flatMap(lambda line: line.split(" "))

# 计算每个单词出现的次数
wordCounts = words.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)

# 输出结果
wordCounts.foreach(print)

# 关闭SparkContext
sc.stop()

在这个例子中，我们首先创建了一个SparkConf对象和SparkContext对象，然后使用`textFile`函数读取文件并使用`flatMap`函数将文本文件中的每一行切分成单词。接着，我们使用`map`函数将每个单词映射成`(word, 1)`的键值对，然后使用`reduceByKey`函数按照单词统计出现次数。最后，我们使用`foreach`函数将结果输出，并使用`stop`函数关闭SparkContext。

这个例子展示了Spark RDD编程的特点，包括弹性分布式数据集、惰性计算、分区计算和依赖关系。同时，使用Spark RDD进行词频统计可以大大提高计算效率和处理大数据集的能力。