RDD是spark抽象的基石，可以说整个spark编程就是对RDD进行的操作
RDD是弹性的分布式数据集，它是只读的，可分区的，这个数据集的全部或者部分数据可以缓存在内存中，在多次计算间重用。所谓的弹性意思是：内存不够时可以与磁盘进行交换。这是RDD另一个特性：内存计算。就是将数据保存到内存中，同时为了解决内存容量大小的问题，他允许所有的数据我们可以自由的设置cache,和 是否cache
RDD的特征：
（1）有一个分片列表，就是这个RDD可以被切分，和hadoop一样，能被切分的数据才能并行计算
（2）每一个分片由一个函数计算，这个函数是compute函数
（3）对其他RDD的依赖列表，依赖分为：宽依赖和窄依赖（narrow）。并不是所有的RDD都有依赖
（4）可选：key-value型的RDD是根据哈希值来区分的，类似于mapreduuce的parttioner接口，控制key分配到那个reduce
（5）可选：每一个分片的优先计算位置，就像hdfs的block的位置是优先计算的
基于RDD进行抽象，spark可以以一致的方式处理不同的大数据场景，包括mapreduce,streaming,sql,maching learning以及Graph等，正是RDD让spark有了无可比拟处理大数据的平台的优势
RDD是一个容错的，并行的数据结构。可以让用户显示的将数据存储到磁盘或内存中，并能够控制数据的分区。
通常来讲，针对数据处理有不同的处理模型：iterative algorithms,relational queries,mapreduce, stream proccessing模型，比如hadoop使用的是mapreduce模型，strom使用是stream processing模型。而spark混合了这四种模型，所以spark可以处理各种大数据处理场景.
RDD的数据结构
RDD作为数据结构，本质上是一个只读的，可分区的数据集，每一个分区都是一个datasets片段。RDD可以相互依赖，如果RDD的每一个分区都只能被一个child RDD使用，那这个RDD就是narrow(窄) dependency；如果RDD的每一个分区可以被多个child RDD使用，那么这个RDD就是shuffle(wide) dependency,不同的操作根据其特性会产生不同的依赖，比如：map操作会产生narrow dependency，keybyreduce会产生shuffle dependency。
spark将依赖分为narrow dependnecy和shuffle dependency主要是因为两点：
一：narrow dependency可以支持在同一个cluster node上以pipeline的形式执行多条命令。shuflle dependency要求所有的父分区都是可用的
二：从失败恢复的角度考虑
narrow dependency的恢复更加有效，因为它只需要重新计算丢失的parent parttion就可，并且可以并行的在不同的节点进行计算。而shuffle dependency它涉及到RDD各级多个parent parttions
