Update L1_Apache_Spark.md

L1 - Introduction to Apache Spark/L1_Apache_Spark.md

@@ -6,7 +6,7 @@ Apache Spark — программный каркас с открытым исх
 
 В папке с заданием содержатся следующие наборы данных:
 -	книга (warandpeace.txt),
--	https://databank.illinois.edu/datasets/IDB-9610843  данные о такси Нью-Йорка за 2013 год (nyctaxi.csv),
+-	https://databank.illinois.edu/datasets/IDB-9610843 данные о такси Нью-Йорка за 2013 год (nycTaxiRides.gz),
 -	https://www.kaggle.com/benhamner/sf-bay-area-bike-share данные велопарковок Сан-Франциско (trips.csv, stations.csv).
 
 # Цель работы
@@ -235,13 +235,15 @@ a.intersection(b).collect
 a.subtract(b).collect
 ```
 
-*Примечание.* При запуске collect на центральный узел $-$ driver передаются все данные из распределённого RDD. При работе с большим объемом данных выполнение данной команды может заполнить всю оперативную память driver узла.
+*Примечание.* При запуске collect на центральный узел - driver передаются все данные из распределённого RDD. При работе с большим объемом данных выполнение данной команды может заполнить всю оперативную память driver узла.
 
 *Упражнение.* Найдите в исходном коде Spark определение функции distinct. Объясните почему реализация этой операции действительно убирает дубликаты.
-Общие переменные
 
-В Apache Spark общими переменными являются широковещательные  (broadcast) переменные и аккумулирующие (accumulator) переменные.
-Широковещательные переменные
+## Общие переменные
+
+В Apache Spark общими переменными являются широковещательные  (**broadcast**) переменные и аккумулирующие (**accumulator**) переменные.
+
+### Широковещательные переменные
 
 Общие переменные удобны если вы обращаетесь к небольшому объёму данных на всех узлах. Например, это могут быть параметры алгоритмов обработки, небольшие матрицы.
 
@@ -257,7 +259,7 @@ val broadcastVar = sc.broadcast(Array(1,2,3))
 broadcastVar.value
 ```
 
-## Аккумулирующие переменные
+### Аккумулирующие переменные
 
 Аккумулирующие переменные являются объектами, которые могут быть изменены только ассоциативной операцией добавления. Они используются для эффективной реализации счётчиков и суммарных значений. Вы можете также использовать свой тип, над котором определена ассоциативная операция при необходимости.  
 
@@ -313,10 +315,10 @@ pair._2
 
 В первую очередь будет необходимо загрузить данные в MapR-FS. Создайте новую папку в MapR-FS:
 
-Создайте RDD на основе загруженных данных nyctaxi.csv:
+Создайте RDD на основе загруженных данных nycTaxiRides.gz:
 
 ```scala
-val taxi = sc.textFile("nyctaxi.csv")
+val taxi = sc.textFile("nycTaxiRides.gz")
 ```
 
 Выведите первые 5 строк из данной таблицы: