RDD（Resilient Distributed Dataset）叫做彈性分布式數據集，是Spark中最基本的數據抽象，它代表一個不可變、可分區、里面的元素可并行計算的集合。RDD具有數據流模型的特點：自動容錯、位置感知性調度和可伸縮性。RDD允許用戶在執行多個查詢時顯式地將工作集緩存在內存中，后續的查詢能夠重用工作集，這極大地提升了查詢速度。今天來簡單說說Spark中的RDD。RDD的API放到下篇再詳細說
RDD簡介
RDD可以看作是Spark的一個對象，它本身運行于內存中，如讀文件是一個RDD，對文件計算是一個RDD，結果集也是一個RDD ，不同的分片、 數據之間的依賴 、key-value類型的map數據都可以看做RDD。(注意：來自百度百科)，這里，RDD什么的就不多說了，直接說說RDD的兩種操作吧。
