1、Spark的核心概念是RDD (resilientdistributed dataset)，指的是一個只讀的，可分區(qū)的分布式數(shù)據集，這個數(shù)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(shù)據。它是被分區(qū)的，分為多個分區(qū)，每個分區(qū)分布在集群中的不同Work節(jié)點上，從而讓RDD中的數(shù)據可以被并行操作。(分布式數(shù)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(chuàng)建;有時也可以通過RDD的本地創(chuàng)建轉換而來。

　　4、傳統(tǒng)的MapReduce雖然具有自動容錯、平衡負載和可拓展性的優(yōu)點，但是其最大缺點是采用非循環(huán)式的數(shù)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(jié)點失敗中恢復過來。即如果某個節(jié)點上的RDD partition，因為節(jié)點故障，導致數(shù)據丟了，那么RDD會自動通過自己的數(shù)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(shù)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(shù)據寫入磁盤。(彈性)