Spark
RDD: 弹性分布式数据集 (Resilient Distributed DataSet)
RDD的三个基本特性：分区、不可变、并行操作
1、分区
每一个 RDD 包含的数据被存储在系统的不同节点上。
在物理存储中，每个分区指向一个存储在内存或者硬盘中的数据块 (Block) ，其实这个数据块
就是每个 task 计算出的数据块，它们可以分布在不同的节点上。
RDD 只是抽象意义的数据集合，分区内部并不会存储具体的数据，只会存储它在该 RDD 中的 index，
通过该 RDD 的 ID 和分区的 index 可以唯一确定对应数据块的编号，然后通过底层存储层的接口提取到数据进行处理。
2、不可变
每个 RDD 都是只读的，它所包含的分区信息是不可变的。
由于已有的 RDD 是不可变的，所以我们只有对现有的 RDD 进行转化 (Transformation) 操作，
才能得到新的 RDD ，一步一步的计算出我们想要的结果。
3、并行操作
因为 RDD 的分区特性，所以其天然支持并行处理的特性。
即不同节点上的数据可以分别被处理，然后生成一个新的 RDD。
RDD的结构：
a.Partitions
b.SparkContext
c.SparkConf
d.Partitioner
e.Dependencies
f.Checkpoint
g.Preferred Location
h.Storage Level
i.Iterator
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