Resilient Distributed dataset , 弹性分布式数据集。
分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。
RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。
RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，
下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。
这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。大的集合，将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。
第一，它是分布式的，可以分布在多台机器上，进行计算。
第二，它是弹性的，在计算处理过程中，机器的内存不够时，它会和硬盘进行数据交换，某种程度上会减低性能，但是可以确保计算得以继续进行。
特性
RDD是分布式只读且已分区集合对象。
这些集合是弹性的，如果数据集一部分丢失，则可以对它们进行重建。
具有自动容错、位置感知调度和可伸缩性，而容错性是最难实现的，大多数分布式数据集的容错性有
两种方式：数据检查点和记录数据的更新。对于大规模数据分析系统，数据检查点操作成本很高，
主要原因是大规模数据在服务器之间的传输带来的各方面的问题，相比记录数据的更新，RDD 也只支持粗粒度的转换，
也就是记录如何从其它 RDD 转换而来（即 Lineage），以便恢复丢失的分区。
其特性为：
1数据存储结构不可变
2支持跨集群的分布式数据操作
3可对数据记录按key进行分区
4提供了粗粒度的转换操作
5数据存储在内存中，保证了低延迟性
RDD的好处
1RDD只能从持久存储或通过Transformations操作产生，相比于分布式共享内存(DSM)可以更高效实现容错，
对于丢失部分数据分区只需根据它的lineage就可重新计算出来，而不需要做特定的Checkpoint。
2RDD的不变性，可以实现类Hadoop MapReduce的推测式执行。
3RDD的数据分区特性，可以通过数据的本地性来提高性能，这与Hadoop MapReduce是一样的。
4RDD都是可序列化的，在内存不足时可自动降级为磁盘存储，把RDD存储于磁盘上，这时性能会有大的下降但不会差于现在的MapReduce。
RDD编程接口
对于RDD，有两种类型的动作，一种是Transformation，一种是Action。它们本质区别是：
Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的
Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
Transformations转换操作，返回值还是一个 RDD，如 map、 filter、 union；
Actions行动操作，返回结果或把RDD持久化起来，如 count、 collect、 save。
RDD依赖关系
窄依赖(Narrow Dependencies)
一个父RDD分区最多被一个子RDD分区引用，表现为一个父RDD的分区；
对应于一个子RDD的分区或多个父RDD的分区对应于一个子RDD的分区，也就是说一个父RDD的一个分区不可能对应一个子RDD的多个分区，如map、filter、union等操作则产生窄依赖；
宽依赖(Wide Dependencies)
一个子RDD的分区依赖于父RDD的多个分区或所有分区，也就是说存在一个父RDD的一个分区对应一个子RDD的多个分区，如groupByKey等操作则产生宽依赖操作；
RDD数据存储管理
RDD可以被抽象地理解为一个大的数组（Array），但是这个数组是分布在集群上的。逻辑上RDD的每个分区叫一个Partition。
在Spark的执行过程中，RDD经历一个个的Transfomation算子之后，最后通过Action算子进行触发操作。
逻辑上每经历一次变换，就会将RDD转换为一个新的RDD，RDD之间通过Lineage产生依赖关系，这个关系在容错中有很重要的作用。
变换的输入和输出都是RDD。 RDD会被划分成很多的分区分布到集群的多个节点中。分区是个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储
这是很重要的优化，以防止函数式数据不变性（immutable）导致的内存需求无限扩张。
有些RDD是计算的中间结果，其分区并不一定有相应的内存或磁盘数据与之对应，如果要迭代使用数据，可以调cache()函数缓存数据。
上图中，RDD1含有5个分区（p1、 p2、 p3、 p4、 p5），分别存储在4个节点（Node1、 node2、 Node3、 Node4）中。
RDD2含有3个分区（p1、 p2、 p3），分布在3个节点（Node1、 Node2、 Node3）中。
在物理上，RDD对象实质上是一个元数据结构，存储着Block、 Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。
一个RDD就是一组分区，在物理数据存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存，当内存不够时可以存储到磁盘上。
每个Block中存储着RDD所有数据项的一个子集，暴露给用户的可以是一个Block的迭代器（例如，用户可以通过mapPartitions获得分区迭代器进行操作），
也可以就是一个数据项（例如，通过map函数对每个数据项并行计算）。在后面章节具体介绍数据管理的底层实现细节。
如果是从HDFS等外部存储作为输入数据源，数据按照HDFS中的数据分布策略进行数据分区，HDFS中的一个Block对应Spark的一个分区。
同时Spark支持重分区，数据通过Spark默认的或者用户自定义的分区器决定数据块分布在哪些节点。
例如，支持Hash分区（按照数据项的Key值取Hash值，Hash值相同的元素放入同一个分区之内）和Range分区（将属于同一数据范围的数据放入同一分区）等分区策略。
RDD有四种创建方式，如下：
1、从Hadoop文件系统（或与Hadoop兼容的其他持久化存储系统，如Hive、Cassandra、HBase）输入（如HDFS）创建。
2、从父RDD转换得到新的RDD。
3、调用SparkContext()方法的parallelize，将Driver上的数据集并行化，转化为分布式的RDD。
4、更改RDD的持久性（persistence），例如cache()函数。默认RDD计算后会在内存中清除。通过cache()函数将计算后的RDD缓存在内存中。
RDD的两种操作算子
对于RDD可以有两种计算操作算子：Transformation（变换）与Action（行动）。
1、Transformation（变化）算子
Transformation操作是延迟计算的，也就是说从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行，需要等到有Actions操作时才真正触发运算。
2、Action（行动）算子
Action算子会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出到Spark系统。
算子的分类：
1、Value数据类型的Transformation算子，这种变换算子不触发提交作业，针对处理的数据项是Value型的数据。
处理数据类型为Value型的Transformation算子可以根据RDD变换算子的输入分区与输出分区关系分为以下几种类型：
1、输入分区与输出分区一对一型。
2、输入分区与输入分区多对一型。
3、输入分区与输出分区多对多型。
4、输出分区为输入分区子集型。
5、一种特殊的输入与输出分区一对一的算子类型，即Cache型。Cache。
2、Key-Value数据类型的Transformation算子，这种变换算子不触发提交作业，针对处理的数据项是Key-Value型的数据对。
处理数据类型为Key-Value型的算子，大致分为以下几种类型：
1、输入分区与输出分区一对一型。
2、聚集（单个RDD聚集/多个RDD聚集）。
3、连接（对两个需要连接的RDD进行cogroup函数操作的Join/左外连接或右外连接（在Join的基础上进行））。
3、Action算子，这类算子会触发SparkContext提交Job作业。
本质上在Actions算子中通过SparkContext执行提交作业的runJob操作，触发了RDD DAG（有向无环图）的执行。根据Action算子的输出空间将Action算子分为以下几种类型：
1、无输出（对RDD中每个元素都应用f函数操作，不返回RDD和Array，而是返回Unit。即foreach。）。
2、HDFS（调用saveAsTextFile函数将数据输出存储到HDFS中；saveAsObjectFile将分区中的固定长度一组元素组成的一个Array然后将这个Array序列化，映射为Key-Value的元素写入HDFS为SequenceFile格式的文件）。
3、Scala集合和数据类型（collect；collectAsMap；reduceByKeyLocally；lookup；count；top；reduce；folt；aggregate）。