1、RDD的概述
1.1、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，它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
1.2、RDD的属性
（1）一组分片（Partition），即数据集的基本组成单位。对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，并决定并行计算的粒度。用户可以在创建RDD时指定RDD的分片个数，如果没有指定，那么就会采用默认值。默认值就是程序所分配到的CPU Core的数目。
（2）一个计算每个分区的函数。Spark中RDD的计算是以分片为单位的，每个RDD都会实现compute函数以达到这个目的。compute函数会对迭代器进行复合，不需要保存每次计算的结果。
（3）RDD之间的依赖关系。RDD的每次转换都会生成一个新的RDD，所以RDD之间就会形成类似于流水线一样的前后依赖关系。在部分分区数据丢失时，Spark可以通过这个依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对RDD的所有分区进行重新计算。
（4）一个Partitioner，即RDD的分片函数。当前Spark中实现了两种类型的分片函数，一个是基于哈希的HashPartitioner，另外一个是基于范围的RangePartitioner。只有对于于key-value的RDD，才会有Partitioner，非key-value的RDD的Parititioner的值是None。Partitioner函数不但决定了RDD本身的分片数量，也决定了parent RDD Shuffle输出时的分片数量。
（5）一个列表，存储存取每个Partition的优先位置（preferred location）。对于一个HDFS文件来说，这个列表保存的就是每个Partition所在的块的位置。按照“移动数据不如移动计算”的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能地将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。1.3、wordcount粗图解RDD
其中hello.txt
2、RDD的创建方式
2.1、通过读取文件生成的
由外部存储系统的数据集创建，包括本地的文件系统，还有所有Hadoop支持的数据集，比如HDFS、Cassandra、HBase等
scala> val file = sc.textFile("workcount.txt")
file: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = workcount.txt MapPartitionsRDD[2] at textFile at <console>:24
2.2、通过并行化的方式创建RDD
由一个已经存在的Scala集合创建。
scala> val array = Array(1,2,3,4,5) array: Array[Int] = Array(1, 2, 3, 4, 5) scala> val rdd = sc.parallelize(array) rdd: org.apache.spark.rdd.RDD[Int] = ParallelCollectionRDD[3] at parallelize at <console>:26 scala>
2.3、其他方式
读取数据库等等其他的操作。也可以生成RDD。
RDD可以通过其他的RDD转换而来的。
3、RDD编程API
Spark支持两个类型（算子）操作：Transformation和Action
3.1、Transformation
主要做的就是讲一个已有的RDD生成另外一个RDD。Transformation具有lazy特性（延迟加载）。Transformation算子的代码不会真正被执行。只有当我们的程序里面遇到一个action算子的时候，代码才会被真正的执行。这种设计让Spark更加有效率的运行。
常用的Transformation：
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