RDD是分布式内存的一个抽象概念，是一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，能横跨集群所有节点并行计算，是一种基于工作集的应用抽象。
RDD底层存储原理：其数据分布存储于多台机器上，事实上，每个RDD的数据都以Block的形式存储于多台机器上，每个Executor会启动一个BlockManagerSlave，并管理一部分Block；而Block的元数据由Driver节点上的BlockManagerMaster保存，BlockManagerSlave生成Block后向BlockManagerMaster注册该Block，BlockManagerMaster管理RDD与Block的关系，当RDD不再需要存储的时候，将向BlockManagerSlave发送指令删除相应的Block。
BlockManager管理RDD的物理分区，每个Block就是节点上对应的一个数据块，可以存储在内存或者磁盘上。而RDD中的Partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理块Block。本质上，一个RDD在代码中相当于数据的一个元数据结构，存储着数据分区及其逻辑结构映射关系，存储着RDD之前的依赖转换关系。
BlockManager在每个节点上运行管理Block(Driver和Executors)，它提供一个接口检索本地和远程的存储变量，如memory、disk、off-heap。使用BlockManager前必须先初始化。BlockManager.scala的部分源码如下所示：
private[spark] class BlockManager(
executorId: String,
rpcEnv: RpcEnv,
val master: BlockManagerMaster,
serializerManager: SerializerManager,
val conf: SparkConf,
memoryManager: MemoryManager,
mapOutputTracker: MapOutputTracker,
shuffleManager: ShuffleManager,
val blockTransferService: BlockTransferService,
securityManager: SecurityManager,
numUsableCores: Int)
extends BlockDataManager with BlockEvictionHandler with Logging {
BlockManagerMaster会持有整个Application的Block的位置、Block所占用的存储空间等元数据信息，在Spark的Driver的DAGScheduler中，就是通过这些信息来确认数据运行的本地性的。Spark支持重分区，数据通过Spark默认的或者用户自定义的分区器决定数据块分布在哪些节点。RDD的物理分区是由Block-Manager管理的，每个Block就是节点上对应的一个数据块，可以存储在内存或者磁盘。而RDD中的partition是一个逻辑数据块，对应相应的物理块Block。本质上，一个RDD在代码中相当于数据的一个元数据结构（一个RDD就是一组分区），存储着数据分区及Block、Node等的映射关系，以及其他元数据信息，存储着RDD之前的依赖转换关系。分区是一个逻辑概念，Transformation前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储。
Spark通过读取外部数据创建RDD，或通过其他RDD执行确定的转换Transformation操作（如map、union和groubByKey）而创建，从而构成了线性依赖关系，或者说血统关系（Lineage），在数据分片丢失时可以从依赖关系中恢复自己独立的数据分片，对其他数据分片或计算机没有影响，基本没有检查点开销，使得实现容错的开销很低，失效时只需要重新计算RDD分区，就可以在不同节点上并行执行，而不需要回滚（Roll Back）整个程序。落后任务（即运行很慢的节点）是通过任务备份，重新调用执行进行处理的。
因为RDD本身支持基于工作集的运用，所以可以使Spark的RDD持久化（persist）到内存中，在并行计算中高效重用。多个查询时，我们就可以显性地将工作集中的数据缓存到内存中，为后续查询提供复用，这极大地提升了查询的速度。在Spark中，一个RDD就是一个分布式对象集合，每个RDD可分为多个片（Partitions），而分片可以在集群环境的不同节点上计算。
RDD作为泛型的抽象的数据结构，支持两种计算操作算子：Transformation（变换）与Action（行动）。且RDD的写操作是粗粒度的，读操作既可以是粗粒度的，也可以是细粒度的。RDD.scala的源码如下：
/**
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
* 每个RDD都有5个主要特性
* - A list of partitions 分区列表
* - A function for computing each split 每个分区都有一个计算函数
* - A list of dependencies on other RDDs 依赖于其他RDD的列表
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned) 数据类型（key-value）的RDD分区器
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for 每个分区都有一个分区位置列表
*/
abstract class RDD[T: ClassTag](
@transient private var _sc: SparkContext,
@transient private var deps: Seq[Dependency[_]]
) extends Serializable with Logging {
其中，SparkContext是Spark功能的主要入口点，一个SparkContext代表一个集群连接，可以用其在集群中创建RDD、累加变量、广播变量等，在每一个可用的JVM中只有一个SparkContext，在创建一个新的SparkContext之前，必须先停止该JVM中可用的SparkContext，这种限制可能最终会被修改。SparkContext被实例化时需要一个SparkConf对象去描述应用的配置信息，在这个配置对象中设置的信息，会覆盖系统默认的配置。
RDD五大特性：
（1）分区列表（a list of partitions）。Spark RDD是被分区的，每一个分区都会被一个计算任务（Task）处理，分区数决定并行计算数量，RDD的并行度默认从父RDD传给子RDD。默认情况下，一个HDFS上的数据分片就是一个Partition，RDD分片数决定了并行计算的力度，可以在创建RDD时指定RDD分片个数，如果不指定分区数量，当RDD从集合创建时，则默认分区数量为该程序所分配到的资源的CPU核数（每个Core可以承载2～4个Partition），如果是从HDFS文件创建，默认为文件的Block数。
（2）每一个分区都有一个计算函数（a function for computing each split）。每个分区都会有计算函数，Spark的RDD的计算函数是以分片为基本单位的，每个RDD都会实现compute函数，对具体的分片进行计算，RDD中的分片是并行的，所以是分布式并行计算。有一点非常重要，就是由于RDD有前后依赖关系，遇到宽依赖关系，例如，遇到reduceBykey等宽依赖操作的算子，Spark将根据宽依赖划分Stage，Stage内部通过Pipeline操作，通过Block Manager获取相关的数据，因为具体的split要从外界读数据，也要把具体的计算结果写入外界，所以用了一个管理器，具体的split都会映射成BlockManager的Block，而具体split会被函数处理，函数处理的具体形式是以任务的形式进行的。
（3）依赖于其他RDD的列表（a list of dependencies on other RDDs）。RDD的依赖关系，由于RDD每次转换都会生成新的RDD，所以RDD会形成类似流水线的前后依赖关系，当然，宽依赖就不类似于流水线了，宽依赖后面的RDD具体的数据分片会依赖前面所有的RDD的所有的数据分片，这时数据分片就不进行内存中的Pipeline，这时一般是跨机器的。因为有前后的依赖关系，所以当有分区数据丢失的时候，Spark会通过依赖关系重新计算，算出丢失的数据，而不是对RDD所有的分区进行重新计算。RDD之间的依赖有两种：窄依赖（Narrow Dependency）、宽依赖（Wide Dependency）。RDD是Spark的核心数据结构，通过RDD的依赖关系形成调度关系。通过对RDD的操作形成整个Spark程序。
RDD有Narrow Dependency和Wide Dependency两种不同类型的依赖，其中的Narrow Dependency指的是每一个parent RDD的Partition最多被child RDD的一个Partition所使用，而Wide Dependency指的是多个child RDD的Partition会依赖于同一个parent RDD的Partition。可以从两个方面来理解RDD之间的依赖关系：一方面是该RDD的parent RDD是什么；另一方面是依赖于parent RDD的哪些Partitions；根据依赖于parent RDD的Partitions的不同情况，Spark将Dependency分为宽依赖和窄依赖两种。Spark中宽依赖指的是生成的RDD的每一个partition都依赖于父RDD的所有partition，宽依赖典型的操作有groupByKey、sortByKey等，宽依赖意味着shuffle操作，这是Spark划分Stage边界的依据，Spark中宽依赖支持两种Shuffle Manager，即HashShuffleManager和SortShuffleManager，前者是基于Hash的Shuffle机制，后者是基于排序的Shuffle机制。Spark 2.2现在的版本中已经没有Hash Shuffle的方式。
（4）key-value数据类型的RDD分区器（-Optionally,a Partitioner for key-value RDDS），控制分区策略和分区数。每个key-value形式的RDD都有Partitioner属性，它决定了RDD如何分区。当然，Partition的个数还决定每个Stage的Task个数。RDD的分片函数，想控制RDD的分片函数的时候可以分区（Partitioner）传入相关的参数，如HashPartitioner、RangePartitioner，它本身针对key-value的形式，如果不是key-value的形式，它就不会有具体的Partitioner。Partitioner本身决定了下一步会产生多少并行的分片，同时，它本身也决定了当前并行（parallelize）Shuffle输出的并行数据，从而使Spark具有能够控制数据在不同节点上分区的特性，用户可以自定义分区策略，如Hash分区等。Spark提供了“partitionBy”运算符，能通过集群对RDD进行数据再分配来创建一个新的RDD。
（5）每个分区都有一个优先位置列表（-Optionally,a list of preferred locations to compute each split on）。它会存储每个Partition的优先位置，对于一个HDFS文件来说，就是每个Partition块的位置。观察运行spark集群的控制台会发现Spark的具体计算，具体分片前，它已经清楚地知道任务发生在什么节点上，也就是说，任务本身是计算层面的、代码层面的，代码发生运算之前已经知道它要运算的数据在什么地方，有具体节点的信息。这就符合大数据中数据不动代码动的特点。数据不动代码动的最高境界是数据就在当前节点的内存中。这时有可能是memory级别或Alluxio级别的，Spark本身在进行任务调度时候，会尽可能将任务分配到处理数据的数据块所在的具体位置。据Spark的RDD.Scala源码函数getPreferredLocations可知，每次计算都符合完美的数据本地性。
RDD类源码文件中的4个方法和一个属性对应上述阐述的RDD的5大特性。RDD.scala的源码如下：
/**
* :: DeveloperApi ::
* Implemented by subclasses to compute a given partition. 通过子类实现给定分区的计算
*/
@DeveloperApi
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
/**
* Implemented by subclasses to return the set of partitions in this RDD. This method will only
* be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
* 通过子类实现，返回一个RDD分区列表，这个方法只被调用一次，它是安全的执行一次耗时计算
*
* 数组中的分区必须符合以下属性设置
* The partitions in this array must satisfy the following property:
* `rdd.partitions.zipWithIndex.forall { case (partition, index) => partition.index == index }`
*/
protected def getPartitions: Array[Partition]
/**
* 返回对父RDD的依赖列表，这个方法仅只被调用一次，它是安全的执行一次耗时计算
* Implemented by subclasses to return how this RDD depends on parent RDDs. This method will only
* be called once, so it is safe to implement a time-consuming computation in it.
*/
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
/**
* 可选的，指定优先位置，输入参数是spilt分片，输出结果是一组优先的节点位置
* Optionally overridden by subclasses to specify placement preferences.
*/
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
/**
* Optionally overridden by subclasses to specify how they are partitioned.
* 可选的，通过子类实现，指定如何分区
*/
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
其中，TaskContext是读取或改变执行任务的环境，用org.apache.spark.TaskContext.get()可返回当前可用的TaskContext，可以调用内部的函数访问正在运行任务的环境信息。Partitioner是一个对象，定义了如何在key-Value类型的RDD元素中用Key分区，从0到numPartitions-1区间内映射每一个Key到Partition ID。Partition是一个RDD的分区标识符。Partition.scala的源码如下。
/**
* An identifier for a partition in an RDD.
*/
trait Partition extends Serializable {
/**
* Get the partition's index within its parent RDD
*/
def index: Int
// A better default implementation of HashCode
override def hashCode(): Int = index
override def equals(other: Any): Boolean = super.equals(other)
}