Spark中的RDD是什么？

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的一个核心概念，它代表了一个可分区、可并行处理的数据集合。RDD是不可变的，即一旦创建就不能被修改。RDD可以通过一系列的转换操作（如map、filter、reduce等）来进行数据处理和计算，并且可以缓存在内存中以提高性能。

RDD具有以下几个属性：
1. 分区：RDD将数据划分为多个分区，每个分区都可以在集群中的不同节点上进行并行处理。
2. 弹性：RDD可以自动恢复因节点故障而丢失的数据，保证数据的可靠性。
3. 只读：RDD是不可变的，一旦创建就不能被修改。如果需要对RDD进行修改，可以通过转换操作创建一个新的RDD。
4. 依赖：RDD之间通过依赖关系进行连接，形成一个有向无环图（DAG）。这样可以在节点故障时重新计算丢失的数据。
5. 缓存：RDD可以将数据缓存在内存中，以便在后续的计算中重复使用，提高计算性能。
6. CheckPoint：RDD可以通过CheckPoint操作将数据持久化到磁盘上，以便在节点故障时恢复数据。

通过使用RDD，Spark可以实现高效的数据处理和计算，并且具有良好的容错性和可伸缩性。