1.Spark的核心概念是RDD (resilient distributed dataset)，指的是一个 只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。

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2.RDD在抽象上来说是一种元素集合，包含了数据。它是被分区的，分为多个分区，每个分区分布在集群中的不同Worker节点上，从而让RDD中的数据可以被并行操作。(分布式数据集)

3.RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建;有时也可以通过RDD的本地创建转换而来。

4.传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。RDD正是解决这一缺点的抽象方法。RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了，那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition。这一切对使用者是透明的。RDD的lineage特性。

5.RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘。(弹性)

RDD在Spark中的地位和作用

1)为什么会有Spark?因为传统的并行计算模型无法有效的解决迭代计算(iterative)和交互式计算(interactive);而Spark的使命便是解决这两个问题，这也是他存在的价值和理由。

2)Spark如何解决迭代计算?其主要实现思想就是RDD，把所有计算的数据保存在分布式的内存中。迭代计算通常情况下都是对同一个数据集做反复的迭代计算，数据在内存中将大大提升IO操作。这也是Spark涉及的核心：内存计算。

3)Spark如何实现交互式计算?因为Spark是用scala语言实现的，Spark和scala能够紧密的集成，所以Spark可以完美的运用scala的解释器，使得其中的scala可以向操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

4)Spark和RDD的关系?可以理解为：RDD是一种具有容错性基于内存的集群计算抽象方法，Spark则是这个抽象方法的实现。

结语

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标题名称：解析RDD在Spark中的地位
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