弹性分布式数据集（Resilient Distributed Dataset，RDD），它是逻辑集中的实体，在集群中的多台机器上进行分区。
RDD是Spark数据存储的核心，可以抽象地理解为一个大数组（Array），但是这个数组是分布在集群上 。
RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成Spark的调度顺序。通过对RDD的操作形成整个Spark程序。
BlockManager管理RDD的物理分区，每个Block就是节点上对应的一个数据块，存储在内存或磁盘中。
RDD中的Partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理块Block。
分区是一个逻辑概念，通过Transformation算子的变换后得到的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储
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
本质上，一个RDD在代码中相当于是数据的一个元数据结构，存储数据分区（block）及其逻辑结构（Partition）的映射关系，存储RDD之前的依赖转换关系。
- RDD的重要内部属性（数据结构）：
1. 分区列表
2. 计算各个分片的函数
3. 对父RDD的依赖列表（窄依赖：对父RDD的某个固定partition依赖；宽依赖：对父RDD的所以partition依赖）
4. 对键值对数据类型RDD的分区器，控制分区策略和分区数
5. 每个数据分区的地址列表（如HDFS上的数据块的地址）
- RDD的创建方式:
1. 从Hadoop文件系统（或者与Hadoop兼容的其他持久化存储系统，Hive，HBase，Cassandra）输入创建
2. 从父RDD转换得到新的RDD
- RDD的两种操作算子：
1. Transformation（变换）：是延迟计算的，从一个RDD转换生成另一个RDD的转换操作不是马上执行的，需要等到有Actions操作时，才开始出发运算
2. Action（行动）：会触发Spark提交作业（Job），并将数据输出到Spark系统