RDD(Resilient Distributed Dataset)是Spark的最基本抽象，是对分布式内存的抽象使用，实现了以操作本地集合的方式来操作分布式数据集的抽象实现。RDD是Spark最核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并行操作的数据集合，不同的数据集格式对应不同的RDD实现。RDD必须是可序列化的。RDD可以cache到内存中，每次对RDD数据集的操作之后的结果，都可以存放到内存中，下一个操作可以直接从内存中输入，省去了MapReduce大量的磁盘IO操作。这对于迭代运算比较常见的机器学习算法, 交互式数据挖掘来说，效率提升比较大。
RDD的理解可以简化为：
- 数据集：故名思议RDD是数据集合的抽象，从外部来看，RDD的确可以被看待成经过封装，带扩展特性(如容错性)的数据集合；
- 分布式：数据的计算并非只局限于单个节点，而是多个节点之间协同计算是到；
- 弹性：在计算处理过程中，机器的内存不够时，它会和硬盘进行数据交换，某种程度上会减低性能，但是可以确保计算得以继续进行
可以把RDD理解为Scala集合的分布式版本，Scala集合位于单个JVM，而RDD通过分区分布在多个JVM，这些JVM可能跨越不同的物理机器节点。下图是RDD的一个示意图：
一、编程模型
在Spark中，RDD被表示为对象，通过这些对象上的方法（或函数）调用转换。
定义RDD之后，程序员就可以在动作（注：即action操作）中使用RDD了。动作是向应用程序返回值，或向存储系统导出数据的那些操作，例如，count（返回RDD中的元素个数），collect（返回元素本身），save（将RDD输出到存储系统）。在Spark中，只有在动作第一次使用RDD时，才会计算RDD（即延迟计算）。这样在构建RDD的时候，运行时通过管道的方式传输多个转换。
程序员还可以从两个方面控制RDD，即缓存和分区。用户可以请求将RDD缓存，这样运行时将已经计算好的RDD分区存储起来，以加速后期的重用。缓存的RDD一般存储在内存中，但如果内存不够，可以写到磁盘上。
另一方面，RDD还允许用户根据关键字（key）指定分区顺序，这是一个可选的功能。目前支持哈希分区和范围分区。例如，应用程序请求将两个RDD按照同样的哈希分区方式进行分区（将同一机器上具有相同关键字的记录放在一个分区），以加速它们之间的join操作。在Pregel和HaLoop中，多次迭代之间采用一致性的分区置换策略进行优化，我们同样也允许用户指定这种优化。
对于RDD，有两种类型的动作，一种是Transformation，一种是Action。它们本质区别是：
- Transformation返回值还是一个RDD。它使用了链式调用的设计模式，对一个RDD进行计算后，变换成另外一个RDD，然后这个RDD又可以进行另外一次转换。这个过程是分布式的
- Action返回值不是一个RDD。它要么是一个Scala的普通集合，要么是一个值，要么是空，最终或返回到Driver程序，或把RDD写入到文件系统中
Transformations转换操作，返回值还是一个 RDD，如 map、 filter、 union
Actions行动操作，返回结果或把RDD持久化起来，如 count、 collect、 save
A=>B表示以=>操作符左边的部分作为输入，对其执行一个函数，并以=>操作符右边代码的执行结果作为输出
参见：http://blog.jasonding.top/2015/07/08/Spark/【Spark】弹性分布式数据集RDD
http://www.jianshu.com/p/0b75ddd66999和https://www.zybuluo.com/BrandonLin/note/448121