Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集(RDD)。RDD可以被抽象地理解为一个大的数组，这个数组中的每个元素是RDD逻辑上的一个分区(partition)，每个分区分布在集群上的不同节点上。
在spark的执行过程中，RDD经过transformation算子之后，最后由action算子触发操作。逻辑上每经历一次转换，就会将RDD转换为一个新的RDD，新的RDD和旧的RDD之间通过lineage产生依赖关系，这个关系在容错中有很重要的作用，而依赖也分为宽依赖和窄依赖。转换算子的输入和输出都是RDD，RDD会被划分成很多的分区分布到集群的多个节点中。分区是个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储。这是很重要的优化，以防止函数式数据不变性(https://www.ibm.com/developerworks/cn/导致的内存需求无限扩张
在物理上，RDD对象实质上是一个元数据结构，存储着Block、node等的映射关系，以及其他的元数据信息。一个RDD就是一组分区，在物理数据存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存，当内存不够时可以存储到磁盘上。
每个Block中存储着RDD所有数据项的一个子集，暴露给用户的可以是一个Block的迭代器(例如，用户可以通过mappartition获得分区迭代器进行操作)，也可以就是一个数据项(例如，通过map函数对每个数据项并行计算)。
如果是从HDFS等外部存储作为输入数据源，数据按照HDFS中的数据分布策略进行数据分区，HDFS的一个Block对应spark的一个分区。同时spark支持重分区，数据通过spark默认或者用户自定义的分区器决定数据块分布在哪些节点。例如，支持hash分区和range分区(将属于同一数据范围的数据放入同一分区)等分区策略。
如果RDD计算的结果需要重用，就需要对这些数据进行持久化存储，这就需要使用cache()函数，将数据缓存在内存中，这样下次需要使用时可以直接使用不需要重新计算了。cache()函数是persist()函数MEMORY_ONLY级别的函数，表示只存储在内存中。当然有时候，需要持久化存储的数据比较大，内存就会吃不消，这时也可以设置存储到磁盘上，也可以设置以序列化后的形式存储，另外叙说。
