RDD是什么?
通俗地理解，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。详细见 Spark的数据存储
Spark的核心数据模型是RDD，但RDD是个抽象类，具体由各子类实现，如MappedRDD、 ShuffledRDD等子类。 Spark将常用的大数据操作都转化成为RDD的子类。
官方对RDD的解释是：弹性分布式数据集，全称是Resilient Distributed Datasets。RDD是只读的、分区记录的集合。RDD只能基于在稳定物理存储中的数据集和其他已有的RDD上执行确定性操作来创建。这些确定性操作称为转换，如map、filter、groupBy、join。
RDD不需物化，RDD含有如何从其他RDD衍生（即计算）出本RDD的相关信息（即Lineage)，因此在RDD部分分区数据丢失的时候可以从物理存储的数据计算出相应的RDD分区。
这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
所谓弹性，是指在内存不够时可以与磁盘进行交换。进一步见 细谈RDD的弹性
这设计了RDD的另一个特性：内存计算，就是将数据保存到内存中。同时为了解决内存容量限制问题，Spark为我们提供了最大的*度，所有数据均可由我们来进行cache的设置，包括是否cache和如何cache。
RDD是基于工作集的应用抽象。
Hadoop MapReduce基于数据集的处理：从物理存储上加载数据，然后操作数据，然后写入物理存储设备。
基于数据集的操作不适应的场景：
1、 不适合于大量的迭代。
2、 交互式查询
重点是，基于数据流的方式，不能够复用曾经的结果或者中间计算结果。
简洁点，
RDD是弹性分布式数据集的简称，其本身是一个抽象类，其内部实现包括以下五个部分，其中前三个是必备的：
getPartitions方法：分区列表（数据块列表）
compute方法（计算每个分片的函数）
getDependencies方法（对父RDD的依赖列表）
partitioner：key-value（键-值）RDD的分区器
getPreferredLocations方法：每个数据分片的预定义地址列表（如HDFS上的数据块的地址）
其中，前三个用于描述RDD间的Lineage信息，后两个可用于优化执行。