Spark中的RDD到底是什么

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中最重要的概念，它是一种弹性分布式数据集，可以被并行操作。它是一种分布式内存抽象，可以把一组可以被并行操作的数据集分割成一组小的块，并且可以在集群上进行计算。

RDD可以从外部数据源创建，比如文件系统，HBase，Cassandra，Hive，Amazon S3等，也可以从其他RDD创建，比如通过map和reduce等操作。RDD可以被持久化，以便可以在后续的操作中重复使用，从而提高性能。

RDD可以被分成多个分区，并且每个分区可以在不同的节点上运行。当一个RDD被分成了多个分区之后，Spark就可以在多个节点上并行处理这些分区，从而大大提高处理速度。

RDD还可以实现可靠性，即使在出现故障的情况下也可以保证数据的完整性。RDD会自动保存以前的计算结果，因此，如果出现故障，可以从上一次计算结果开始重新计算，而不用从头开始。

RDD是Spark中最重要的概念，它是一种弹性分布式数据集，可以被并行操作，可以从外部数据源创建，也可以从其他RDD创建，可以被持久化，可以被分成多个分区，可以实现可靠性，可以保证数据的完整性。RDD的出现，大大提高了Spark的处理速度，使得Spark成为当今最流行的大数据处理框架之一。