Spark提供了哪些RDD

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Spark提供了RDD的基本操作，包括转换和计算，对RDD进行操作可以得到一个新的RDD。RDD的转换操作包括map、filter、flatMap、groupByKey、reduceByKey、sortByKey、join和cogroup。计算操作包括count、countByKey、reduce、fold、aggregate和take。

Spark提供了两种RDD持久化方式，一种是将RDD保存到内存中，另一种是将RDD保存到磁盘上。当RDD被持久化到内存中时，Spark将RDD的所有分区存储到内存中，并在遇到需要重新计算RDD的操作时，从内存中读取数据。当RDD被持久化到磁盘上时，Spark将RDD的所有分区存储到磁盘上，并在遇到需要重新计算RDD的操作时，从磁盘上读取数据。

Spark还提供了RDD的checkpoint机制，用户可以通过调用RDD的checkpoint方法来将RDD的数据保存到检查点目录中。在将RDD数据保存到检查点目录中之后，Spark会在遇到需要重新计算RDD的操作时，从检查点目录中读取数据。