RDD 是 Spark 提供的最重要的抽象概念，它是一种有容错机制的特殊数据集合，可以分布在集群的结点上，以函数式操作集合的方式进行各种并行操作。
通俗点来讲，可以将 RDD 理解为一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合。每个 RDD 可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段。一个 RDD 的不同分区可以保存到集群中的不同结点上，从而可以在集群中的不同结点上进行并行计算。
RDD 具有容错机制，并且只读不能修改，可以执行确定的转换操作创建新的 RDD。具体来讲，RDD 具有以下几个属性。
只读：不能修改，只能通过转换操作生成新的 RDD。
分布式：可以分布在多台机器上进行并行处理。
弹性：计算过程中内存不够时它会和磁盘进行数据交换。
基于内存：可以全部或部分缓存在内存中，在多次计算间重用。
RDD 实质上是一种更为通用的迭代并行计算框架，用户可以显示控制计算的中间结果，然后将其自由运用于之后的计算。
在大数据实际应用开发中存在许多迭代算法，如机器学习、图算法等，和交互式数据挖掘工具。这些应用场景的共同之处是在不同计算阶段之间会重用中间结果，即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。
RDD 正是为了满足这种需求而设计的。虽然 MapReduce 具有自动容错、负载平衡和可拓展性的优点，但是其最大的缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算时要进行大量的磁盘 I/O 操作。
通过使用 RDD，用户不必担心底层数据的分布式特性，只需要将具体的应用逻辑表达为一系列转换处理，就可以实现管道化，从而避免了中间结果的存储，大大降低了数据复制、磁盘 I/O 和数据序列化的开销。
RDD 基本操作
RDD 的操作分为转化（Transformation）操作和行动（Action）操作。转化操作就是从一个 RDD 产生一个新的 RDD，而行动操作就是进行实际的计算。
RDD 的操作是惰性的，当 RDD 执行转化操作的时候，实际计算并没有被执行，只有当 RDD 执行行动操作时才会促发计算任务提交，从而执行相应的计算操作。
