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1. 什么是RDD？
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可以并行计算的集合。
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Dataset：一个数据集合，用于存放数据 -
Distributed：RDD中的数据是分布式存储的，可用于分布式计算 -
Resilient：RDD中的数据可以存储在内存中或磁盘中
RDD（Resilient Distributed Dataset）弹性分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合；所有的运算以及操作都建立在 RDD 数据结构的基础之上；可以认为RDD是分布式的列表List或数组Array，抽象的数据结构，RDD是一个抽象类Abstract Class和泛型Generic Type
2. RDD五大特性
2.1 RDD是有分区的
RDD的分区是RDD数据存储的最小单位，一份RDD的数据，本质上是分隔了多个分区
2.2 RDD的方法会作用在其所有的分区上
如上图，RDD的3个分区，在执行了map操作将数据都乘以了10，结果可以看到，3个分区的数据都乘以10了
2.3 RDD之间是有依赖关系（血缘关系）
如上代码，RDD之间是有依赖关系的，rdd2会产生rdd3，但是rdd2依赖rdd1；同样rdd3会产生rdd4，但是rdd3依赖rdd2；以此会形成一个依赖链条OA，这个链条称之为RDD的血缘关系。
2.4 Key-Value型的RDD可以有分区器
默认的分区器是Hash分区规则，可以手动设置一个分区器，这个特性是可能的，因为不是所有的RDD都是Key-Value型。Key-Value RDD中存储的是二元元祖，这就是Key-Value型RDD。二元元组是只有2个元素的元组，比如（“spark”, 6）
2.5 RDD 的分区规则，会尽量靠近数据所在的服务器
在初始RDD（读取数据的时候）规划的时候，分区会尽量规划到存储数据所在的服务器上，因为这样可以走本地读取，避免网络读取。
本地读取：Executor所在的服务器，同样是一个DataNode，同时这个DataNode上有它要读取的数据，所以可以直接读取机器硬盘即可，无需走网络传输网络读取：读取数据，需要经过网络的传输才能读取到
Spark会在确保并行计算能力的前提下，尽量确保本地读取。