RDD（Resilient Distributed Datasets）是 Spark 中最基本的数据结构，它是一个不可变的分布式数据集合，可以在集群中进行并行处理。
在 Spark 的源码中，RDD 被描述为：
* Internally, each RDD is characterized by five main properties:
*
* - A list of partitions
* - A function for computing each split
* - A list of dependencies on other RDDs
* - Optionally, a Partitioner for key-value RDDs
(e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
* - Optionally, a list of preferred locations to compute each split on
(e.g. block locations for an HDFS file)
特性一：分布式存储
一个 RDD 的数据存储在 不同的 “节点”上
◎ Spark RDD 分布式存储>>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 3)
>>> rdd.glom().collect()
[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
>>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 6)
>>> rdd.glom().collect()
[[1], [2, 3], [4], [5, 6], [7], [8, 9]]
特性二：分布式计算
◎ Spark RDD 分布式计算>>> rdd = sc.parallelize([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9], 3).map(lambda x: x*10)
>>> rdd.glom().collect()
[[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]
特性三：RDD 间拥有依赖链条
◎ Spark RDD 间的依赖链条特性四：（可选）key-value 型的 RDD 拥有分区器
默认分区器：Hash 分区
特性五：（可选）数据本地行
RDD 进行数据分区时，会尽量靠近数据所在节点，增加本地读取，减少网络读取，提上计算性能