RDD特性：
1.RDD是spark提供的核心抽象，全稱：Resillient Distributed Dataset,即彈性分佈式數據集。
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，氛圍多個分區，每個分區分佈在集羣中的不同節點上，從而讓RDD中的數據可以並行操作（分佈式數據集）
3.RDD通常通過Hadoop上的文件來創建。有時也可以通過應用程序中的集合賴牀見。
4.RDD最重要的特性就是提供了容錯性，可以從節點失敗中恢復過來。即：如果某個節點的RDD partition因爲節點故障導致數據丟失，那麼RDD會自動通過自己的數據來源重新計算該partitin。
5.RDD的每個partition在spark節點上，默認都是放在內存中，但是如果內存中放不下這麼多數據，多出來的數據，就會把partition中的部分數據寫在磁盤上，進而保存。對於用戶來說，並不知道RDD內存數據存儲在哪裏。RDD的這種自動進行內存和詞牌之間的切換機制，就是RDD的彈性特點所在。
一個RDD在邏輯上抽象地代表了一個HDFS文件。但是實際上是唄分區的，氛圍多個分區，多個分區散落在spark集羣中，不同的節點上。
Spark核心編程是什麼：
首先，定義初始的RDD，就是說，要定義訂一個數據從哪裏來。
第二：定義對RDD的計算操作，這個在spark裏稱爲算子
第三：就是循環往復的過程第一次計算完成後，數據就會到了新的一批節點上，變成了新的RDD，然後再次反覆，針對新的RDD定義算子操作。
第四：獲得最終的數據，將數據保存起來。