RDD是什么，有什么功能

RDD是Resilient Distributed Dataset的缩写，它是Apache Spark中的基本数据结构。RDD是一个可分区、可并行计算的数据集合，它可以存储在集群的多个节点上，并且可以被并行操作和处理。

RDD具有以下功能：
1. 容错性：RDD具备容错性，即在数据丢失或节点故障的情况下能自动恢复数据。
2. 可并行操作：RDD支持并行操作，可以在集群的多个节点上同时执行计算任务，提高计算效率。
3. 可持久化：RDD可以持久化到内存或磁盘中，以便在计算过程中重用数据，提高性能。
4. 惰性计算：RDD采用惰性计算，即在对RDD执行操作之前不会立即计算，而是在需要结果时才触发计算。
5. 数据分区：RDD可以将数据划分为多个分区，并在集群中的节点上进行分布式计算，以实现并行处理。
6. 转换操作和行动操作：RDD支持转换操作和行动操作。转换操作是对RDD进行转换或筛选，而行动操作是触发对RDD执行计算并返回结果。

通过这些功能，RDD为Spark提供了强大的数据处理能力，使得Spark能够高效地处理大规模数据集。