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RDD的特点？
A.弹性：使用内存，当内存不够时弹性伸缩使用硬盘
B.分布式：每个RDD可以分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段（HDFS上的块），并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算。
C.RDD 是一种高度受限制的共享内存模型，是只读的记录分区的集合，不能直接修改，如果需要修改数据，必须从父RDD转换到子RDD，由此在不同RDD之间建立了血缘关系只能基于稳定的物理存储中的数据集来创建RDD，或者通过在其他RDD上执行确定的转换操作（如map（循环）、join和groupBy）而创建得到新的RDD。
D.RDD 有“行动”（Action）和“转换”（Transformation）两种类型，前者用于执行计算并指定输出的形式，后者指定RDD之间的相互依赖关系。两类操作的主要区别是，转换操作（比如map、filter、groupBy、join等）接受RDD并返回RDD，而行动操作（比如count、collect等）接收RDD不一定返回RDD。
E.高效的容错性：现有的分布式共享内存、键值存储、内存数据库等，为了实现容错，必须在集群节点之间进行数据复制或者记录日志，也就是在节点之间会发生大量的数据传输，这对于数据密集型应用而言会带来很大的开销。但是它不需要通过数据冗余的方式（比如检查点）实现容错，而只需通过RDD父子依赖（血缘）关系重新计算得到丢失的分区来实现容错，无需回滚整个系统，这样就避免了数据复制的高开销，而且重算过程可以在不同节点之间并行进行，实现了高效的容错。
F.中间结果持久化到内存。数据在内存中的多个RDD操作之间进行传递，不需要“落地”到磁盘上，避免了不必要的读写磁盘开销；
G.存放的数据可以是Java对象，避免了不必要的对象序列化和反序列化开销。MR是使用自己的序列化Writable（可写的）而spark使用的是java的序列化也就是继承Serializable（可串行化）的子类
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