前言
RDD是Spark的基石，是实现Spark数据处理的核心抽象。那么RDD为什么会产生呢？
Hadoop的MapReduce是一种基于数据集的工作模式，面向数据，这种工作模式一般是从存储上加载数据集，然后操作数据集，最后写入物理存储设备。数据更多面临的是一次性处理。
MR的这种方式对数据领域两种常见的操作不是很高效。第一种是迭代式的算法。比如机器学习中ALS、凸优化梯度下降等。这些都需要基于数据集或者数据集的衍生数据反复查询反复操作。MR这种模式不太合适，即使多MR串行处理，性能和时间也是一个问题。数据的共享依赖于磁盘。另外一种是交互式数据挖掘，MR显然不擅长。
MR中的迭代：
Spark中的迭代：
一、RDD简介
RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做分布式数据集，是Spark中最基本的数据抽象，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。在 Spark 中，对数据的所有操作不外乎创建 RDD、转化已有RDD 以及调用 RDD 操作进行求值。每个 RDD 都被分为多个分区，这些分区运行在集群中的不同节点上。
RDD 其实是spark为了减少用户对于不同数据结构之间的差异而提供的数据封装，为用户提供了很多数据处理的操作。
RDD三个特点：
1、不可变，在RDD上调用转换算子，会生成一个新的RDD，不会更改原RDD的数据结构。
2、可分区，RDD的数据可以根据配置分成多个分区，每个分区都被一个Task任务去处理，你可以认为分区数就是并行度
3、弹性：
- 存储的弹性，RDD的数据可以在内存和磁盘进行自动切换，对用户透明。
Spark优先把数据放到内存中，如果内存放不下，就会放到磁盘里面，程序进行自动的存储切换
计算的弹性，RDD的计算之间会有重试机制，避免由于网络等原因导致的任务失败。
容错的弹性，RDD可以通过血统机制来进行RDD的恢复。
在RDD进行转换和动作的时候，会形成RDD的Lineage依赖链，当某一个RDD失效的时候，可以通过重新计算上游的RDD来重新生成丢失的RDD数据。
- 分区的弹性，你可以根据需求来动态改变RDD分区的分区数，也就是动态改变了并行度。
二、Spark到底做了什么？
从外部空间将数据加载到Spark，对数据进行转换、缓存最后将数据通过行动操作保存到外部空间。
RDD来说有两种处理数据的方式，一种叫转换操作【一个RDD调用该方法后返回一个RDD】，另外一种叫行动操作【一个RDD调用该方法后返回一个标量或者直接将数据保存到外部空间】
RDD是懒执行的，如果没有行动操作出现，所有的转换操作都不会执行。