RDD：英文全称Resilient Distributed Dataset，叫做弹性分布式数据集，代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的分布式的抽象的数据集合。
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Resilient弹性：RDD的数据可以存储在内存或者磁盘当中，RDD的数据可以分区
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Distributed分布式：RDD的数据可以分布式存储，可以进行并行计算
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Dataset数据集：一个用于存放数据的集合
一， RDD的5大特性
源码如下
1. 第一个：A list of partitions ：
（必须的）RDD是由一系列分区组成的
2、 第二个：A function for computing each split ：
（必须的）对RDD做计算，相当于对RDD的每个分区做计算
3、第三个：A list of dependencies on other RDDs：
（必须的）RDD之间存在着依赖关系(宽依赖和窄依赖)
4、 第四个：Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)：
（可选的）对于KV类型的RDD，默认操作的是k,当然我们可以进行自定义分区方案
5、Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)：
（可选的）移动数据不如移动计算，让计算程序离数据越近越好
二，RDD特点
特点1:分区-RDD逻辑上是分区的，每个分区的数据是抽象存在的，计算的时候会通过一个compute函数得到每个分区的数据。
特点2:只读-RDD是只读的，要想改变RDD中的数据，只能在现有的RDD基础上创建新的RDD。
特点3:依赖-RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖
特点4:缓存-如果在应用程序中多次使用同一个RDD，可以将该RDD缓存起来，该RDD只有在第一次计算的时候会根据血缘关系得到分区的数据
特点5:checkpoint-随着迭代的进行，RDDs之间的血缘关系会越来越长，一旦在后续迭代过程中出错，则需要通过非常长的血缘关系去重建，势必影响性能。为此，RDD支持checkpoint将数据保存到持久化的存储中，这样就可以切断之前的血缘关系
