1.Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset)，指的是一個 只讀的，可分區的分佈式數據集，這個數據集的全部或部分可以緩存在內存中，在多次計算間重用。
2.RDD在抽象上來說是一種元素集合，包含了數據。它是被分區的，分爲多個分區，每個分區分佈在集羣中的不同Worker節點上，從而讓RDD中的數據可以被並行操作。(分佈式數據集)
3.RDD通常通過Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，來進行創建;有時也可以通過RDD的本地創建轉換而來。
4.傳統的MapReduce雖然具有自動容錯、平衡負載和可拓展性的優點，但是其最大缺點是採用非循環式的數據流模型，使得在迭代計算式要進行大量的磁盤IO操作。RDD正是解決這一缺點的抽象方法。RDD最重要的特性就是，提供了容錯性，可以自動從節點失敗中恢復過來。即如果某個節點上的RDD partition，因爲節點故障，導致數據丟了，那麼RDD會自動通過自己的數據來源重新計算該partition。這一切對使用者是透明的。RDD的lineage特性。
5.RDD的數據默認情況下存放在內存中的，但是在內存資源不足時，Spark會自動將RDD數據寫入磁盤。(彈性)
RDD在Spark中的地位和作用
1)爲什麼會有Spark?因爲傳統的並行計算模型無法有效的解決迭代計算(iterative)和交互式計算(interactive);而Spark的使命便是解決這兩個問題，這也是他存在的價值和理由。
2)Spark如何解決迭代計算?其主要實現思想就是RDD，把所有計算的數據保存在分佈式的內存中。迭代計算通常情況下都是對同一個數據集做反覆的迭代計算，數據在內存中將大大提升IO操作。這也是Spark涉及的核心：內存計算。
3)Spark如何實現交互式計算?因爲Spark是用scala語言實現的，Spark和scala能夠緊密的集成，所以Spark可以完美的運用scala的解釋器，使得其中的scala可以向操作本地集合對象一樣輕鬆操作分佈式數據集。
4)Spark和RDD的關係?可以理解爲：RDD是一種具有容錯性基於內存的集羣計算抽象方法，Spark則是這個抽象方法的實現。
結語
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