Spark的RDD（弹性分布式数据集）是Spark提供的一种用于分布式计算的抽象数据类型。它是一个由分区数据组成的不可变分布式集合，可以在集群中进行并行操作。RDD具有以下几个重要特点：
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可以容错：RDD可以自动对数据进行分区和备份，从而保证在集群中的任意节点出现故障时能够进行故障恢复。
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可以在内存中缓存：RDD可以将数据集保留在内存中，这样可以加快数据的访问速度，提高计算性能。
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支持多种操作：RDD支持两种类型的操作：转换（Transformation）和动作（Action）。转换操作会生成一个新的RDD，而动作操作会触发计算并返回结果。
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惰性计算：RDD采用惰性计算的方式，只有在遇到动作操作时才会开始计算，这样可以优化计算过程，避免不必要的计算。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-506409.html
RDD的设计初衷是为了解决Hadoop中的两个问题：1）需要频繁地将数据写入磁盘，导致性能较低；2）只支持MapReduce模型，不方便进行迭代计算。因此，Spark采用内存计算和支持多种操作的RDD模型来提供更高的性能和更强的计算能力。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-506409.html
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