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1. 由多个分区（Partitions）组成

• 特性：RDD 是分区的集合，每个分区在集群的不同节点上存储。分区是数据并行处理的基本单位。
• 作用：分区使 RDD 能够在集群中并行计算，提高处理效率。

2. 有一个计算每个分区的函数（Compute）

• 特性：RDD 的每个分区都有一个计算函数，用于生成该分区的数据。
• 作用：计算函数定义了如何从父 RDD 或数据源生成当前 RDD 的数据。

3. 对父 RDD 的依赖列表（Dependencies）

• 特性：RDD 保存对其父 RDD 的依赖关系，分为窄依赖（Narrow Dependency）和宽依赖（Shuffle Dependency）。
• 作用：依赖关系支持 RDD 的容错性和血统（Lineage）计算，在数据丢失时可以重新计算。

4. 可选的分区器（Partitioner）

• 特性：对于键值对 RDD（Key-Value RDD），可以指定分区器（如 HashPartitioner 或 RangePartitioner）。
• 作用：分区器决定数据在各节点上的分布方式，优化数据处理和 Shuffle 操作。

5. 可选的首选位置列表（Preferred Locations）

• 特性：RDD 的每个分区可能有一个首选位置列表（如 HDFS 块的位置）。
• 作用：Spark 调度器会优先将计算任务分配到数据所在的节点，实现数据本地化（Data Locality）。