Spark 计算框架为了能够进行高并发和高吞吐的数据处理，封装了三大数据结构，用于
处理不同的应用场景。三大数据结构分别是：
➢ RDD : 弹性分布式数据集
➢ 累加器：分布式共享只写变量
➢ 广播变量：分布式共享只读变
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是 Spark 中最基本的数据
处理模型。代码中是一个抽象类，它代表一个弹性的、不可变、可分区、里面的元素可并行
计算的集合。
➢ 弹性
⚫ 存储的弹性：内存与磁盘的自动切换；
⚫ 容错的弹性：数据丢失可以自动恢复；
⚫ 计算的弹性：计算出错重试机制；
⚫ 分片的弹性：可根据需要重新分片。
➢ 分布式：数据存储在大数据集群不同节点上
➢ 数据集：RDD 封装了计算逻辑，并不保存数据
➢ 数据抽象：RDD 是一个抽象类，需要子类具体实现
➢ 不可变：RDD 封装了计算逻辑，是不可以改变的，想要改变，只能产生新的 RDD，在
新的 RDD 里面封装计算逻辑
➢ 可分区、并行计算