Spark RDD编程

Spark RDD (Resilient Distributed Datasets) 是Apache Spark的核心数据结构，它是弹性分布式数据集的缩写。RDD代表了只读、容错的数据集，可以在集群上并行处理。RDD的设计允许对大数据进行高效的批处理计算：

1. **划分** (Partitioning): 数据按照一定的策略划分为许多小块（分区），每个分区都在集群的一个节点上存储。

2. **懒计算** (Lazy Execution): RDD的操作不会立即被执行，而是形成一个“任务”列表，只有当真正需要结果时才会开始计算。

3. **缓存机制** (Caching): 为了提高性能，重要的RDD会被自动或手动地缓存在内存中，以便后续操作可以直接访问。

4. **迭代处理** (Transformation): RDD提供了一系列转换函数，如map(), filter(), reduce()等，用于对数据进行各种操作，而不会改变原始数据。

5. **行动操作** (Action): 当调用action操作（如count(), collect()等）时，会触发整个工作流的执行，并返回结果。