RDD是存储数据的最小单位，spark在并行计算的时候会将任务细化到rdd的维度，分到不同的cluster上计算。
生成RDD
// @param numSlices number of partitions to divide the collection into
// parallelize() 的第二个参数是slices的数目，它指定了将数据集切分的份数。
sc.parallelize(Array("one", "two", "three", "four"), 2)
sc.parallelize(List("one", "two", "three", "four"), 2)
sc.textFile("hdfs:///user/test.txt")map
map 会操作 RDD 中的每一个元素，map 中的每一次循环都是RDD中的某一个元素，map 对数据的操作互不影响，所以 map 操作是天生并行化的。
// 测试数据 => 姓名#语文成绩#数学成绩#英语成绩
// 小红#70#80#80
// 小明#10#20#30
// 小张#30#40#80
// 小李#80#90#90
// 小亮#30#80#80
// 小慧#80#20#10
// 小黑#10#20#10
// 小红#30#20#20
// 小黑#90#80#90
// map操作数据集的每一行数据，先按照 "#" 来把数据分割成 List，然后再操作每个 List 将 List 中的数据按照需要取出来进行整合
val data = sc.textFile(student_grade).map(_.split("#"， -1)).map {
line =>
val name = line(0)
val chinese = line(1)
val math = line(2)
val english = line(3)
(name, chinese, math, english)
}RDD全称叫做弹性分布式数据集(Resilient Distributed Datasets)，它是一种分布式的内存抽象，表示一个只读的记录分区的集合，它只能通过其他RDD转换而创建，为此，RDD支持丰富的转换操作(如map, join, filter, groupBy等)，通过这种转换操作，新的RDD则包含了如何从其他RDDs衍生所必需的信息，所以说RDDs之间是有依赖关系的。基于RDDs之间的依赖，RDDs会形成一个有向无环图DAG，该DAG描述了整个流式计算的流程，实际执行的时候，RDD是通过血缘关系(Lineage)一气呵成的，即使出现数据分区丢失，也可以通过血缘关系重建分区，总结起来，基于RDD的流式计算任务可描述为：从稳定的物理存储(如分布式文件系统)中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。另外RDD还可以将数据集缓存到内存中，使得在多个操作之间可以重用数据集，基于这个特点可以很方便地构建迭代型应用(图计算、机器学习等)或者交互式数据分析应用。可以说Spark最初也就是实现RDD的一个分布式系统，后面通过不断发展壮大成为现在较为完善的大数据生态系统，简单来讲，Spark-RDD的关系类似于Hadoop-MapReduce关系。
RDD特点
RDD表示只读的分区的数据集，对RDD进行改动，只能通过RDD的转换操作，由一个RDD得到一个新的RDD，新的RDD包含了从其他RDD衍生所必需的信息。RDDs之间存在依赖，RDD的执行是按照血缘关系延时计算的。如果血缘关系较长，可以通过持久化RDD来切断血缘关系。
分区
如下图所示，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。如果RDD是通过已有的文件系统构建，则compute函数是读取指定文件系统中的数据，如果RDD是通过其他RDD转换而来，则compute函数是执行转换逻辑将其他RDD的数据进行转换。
只读
如下图所示，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。
由一个RDD转换到另一个RDD，可以通过丰富的操作算子实现，不再像MapReduce那样只能写map和reduce了，如下图所示。
RDD的操作算子包括两类，一类叫做transformations，它是用来将RDD进行转化，构建RDD的血缘关系；另一类叫做actions，它是用来触发RDD的计算，得到RDD的相关计算结果或者将RDD保存的文件系统中。下图是RDD所支持的操作算子列表。
依赖
RDDs通过操作算子进行转换，转换得到的新RDD包含了从其他RDDs衍生所必需的信息，RDDs之间维护着这种血缘关系，也称之为依赖。如下图所示，依赖包括两种，一种是窄依赖，RDDs之间分区是一一对应的，另一种是宽依赖，下游RDD的每个分区与上游RDD(也称之为父RDD)的每个分区都有关，是多对多的关系。
通过RDDs之间的这种依赖关系，一个任务流可以描述为DAG(有向无环图)，如下图所示，在实际执行过程中宽依赖对应于Shuffle(图中的reduceByKey和join)，窄依赖中的所有转换操作可以通过类似于管道的方式一气呵成执行(图中map和union可以一起执行)。
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，在后续其他地方用到该RDD的时候，会直接从缓存处取而不用再根据血缘关系计算，这样就加速后期的重用。如下图所示，RDD-1经过一系列的转换后得到RDD-n并保存到hdfs，RDD-1在这一过程中会有个中间结果，如果将其缓存到内存，那么在随后的RDD-1转换到RDD-m这一过程中，就不会计算其之前的RDD-0了。
checkpoint
虽然RDD的血缘关系天然地可以实现容错，当RDD的某个分区数据失败或丢失，可以通过血缘关系重建。但是对于长时间迭代型应用来说，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，因为checkpoint后的RDD不需要知道它的父RDDs了，它可以从checkpoint处拿到数据。
小结
总结起来，给定一个RDD我们至少可以知道如下几点信息：1、分区数以及分区方式；2、由父RDDs衍生而来的相关依赖信息；3、计算每个分区的数据，计算步骤为：1）如果被缓存，则从缓存中取的分区的数据；2）如果被checkpoint，则从checkpoint处恢复数据；3）根据血缘关系计算分区的数据。
编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过对象上的方法调用来对RDD进行转换。经过一系列的transformations定义RDD之后，就可以调用actions触发RDD的计算，action可以是向应用程序返回结果(count, collect等)，或者是向存储系统保存数据(saveAsTextFile等)。在Spark中，只有遇到action，才会执行RDD的计算(即延迟计算)，这样在运行时可以通过管道的方式传输多个转换。
要使用Spark，开发者需要编写一个Driver程序，它被提交到集群以调度运行Worker，如下图所示。Driver中定义了一个或多个RDD，并调用RDD上的action，Worker则执行RDD分区计算任务。
应用举例
下面介绍一个简单的spark应用程序实例WordCount，统计一个数据集中每个单词出现的次数，首先将从hdfs中加载数据得到原始RDD-0，其中每条记录为数据中的一行句子，经过一个flatMap操作，将一行句子切分为多个独立的词，得到RDD-1，再通过map操作将每个词映射为key-value形式，其中key为词本身，value为初始计数值1，得到RDD-2，将RDD-2中的所有记录归并，统计每个词的计数，得到RDD-3，最后将其保存到hdfs。
import org.apache.spark._
import SparkContext._
object WordCount {
def main(args: Array[String]) {
if (args.length < 2) {
System.err.println("Usage: WordCount <inputfile> <outputfile>");
System.exit(1);
}
val conf = new SparkConf().setAppName("WordCount")
val sc = new SparkContext(conf)
val result = sc.textFile(args(0))
.flatMap(line => line.split(" "))
.map(word => (word, 1))
.reduceByKey(_ + _)
result.saveAsTextFile(args(1))
}
}小结
基于RDD实现的Spark相比于传统的Hadoop MapReduce有什么优势呢？总结起来应该至少有三点：1）RDD提供了丰富的操作算子，不再是只有map和reduce两个操作了，对于描述应用程序来说更加方便；2）通过RDDs之间的转换构建DAG，中间结果不用落地；3）RDD支持缓存，可以在内存中快速完成计算。
