Spark引擎中RDD的性质
RDD（Resilient Distributed Dataset，弹性分布式数据集）是SparkCore提供的核心抽象。一个RDD在逻辑上抽象地代表了一个HDFS文件或数据库中的表，但RDD是被分区的，每个分区分布在不同的节点上，从而并行执行。
RDD算子包括：
- 转换算子：也叫计算，有flatmap、map等；
- 缓存算子：这个有的不叫算子，叫持久化，使用cache方法；
- 行动算子：有collect等。RDD是懒执行的，没有行动算子，前面的所有算子不会执行（但是会加载进来，加载也会执行其中的代码，例如打印代码）。
- 输出算子：如saveAsFile等。
Spark中对于一个RDD执行多次算子的默认原理是：每次你对一个RDD执行一个算子操作时，都会重新从源头处计算一遍，计算出那个RDD来，然后再对这个RDD执行你的算子操作。例如：A->B->C->D，然后如果需要C->E就需要A->B->C->E这一套计算，这种方式的性能是很差的。如果C重复使用可以做持久化，也就是做缓存算子。
RDD通常通过HDFS文件或Hive表创建，也可以通过数据库表或应用程序的集合（例如Scala代码）来创建。
RDD的性质如下：
- 不可变性：每经过一次算子生成一个新的RDD，不是对之前的做改变，RDD理解成逻辑的概念；
- 可分区性：类似MapReduce中多个Map任务并行度，有默认分区也可自定义（根据集群性能来确定分区）；
- 弹性：包括：
- 存储弹性：内存与磁盘的自动切换，RDD默认存放在内存中，但内存容量不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘，用户不用去管这些，也就是对用户透明。这就是RDD的弹性；
- 容错的弹性：数据丢失可自动恢复，RDD的一套算子是一个血统，也就是血统关系，知道每个算子的位置。假如一个节点的RDD Partition失败或宕掉，RDD会通过数据来源重新计算该Partition，这对使用者是透明的）；
- 计算的弹性：计算出错重试机制；
- 分片弹性：根据需求重新分片，即分区。
总之，RDD 是一个 分布式、不可变、带血统的对象集合，支持 延迟计算 和 容错恢复，是 Spark 高层抽象的基础。