Spark RDD典型的执行过程？

Spark的Resilient Distributed Datasets (RDD) 是一种计算模型，其典型的执行过程可以分为以下几个步骤：

1. **创建RDD**：首先，Spark从原始数据源（如HDFS、文件系统、数据库等）加载数据并转换成RDD。这个过程是懒惰的，即只有当真正需要对数据进行操作时才会进行计算。

2. **缓存RDD**：为了提高性能，RDD会被默认缓存在内存中，避免反复读取磁盘。用户也可以显式地调用`cache()`方法将RDD存储在内存中。

3. **操作转换**：对RDD进行各种操作，如map、filter、reduce、join等，这些操作会在数据分区上并行执行。每次转换都会生成一个新的RDD，而原始RDD仍然保留。

4. **执行任务计划**：Spark内部优化器会对转换操作进行计划，形成一个依赖图（DAG），决定如何分发任务到各个工作节点。

5. **调度执行**：Spark JobManager负责将任务分配给Worker节点，并监视它们的进度。每个任务会在特定的Executor进程中执行，通常在一个节点的单个核处理器上。

6. **结果收集**：任务执行完毕后，结果会被本地化回Driver进程，然后按照操作的顺序合并，最终得到最终的结果。

7. **清理内存**：当不需要某个RDD时，可以通过调用`unpersist()`来释放其占用的内存空间，减少内存消耗。