五分钟了解Spark之RDD！！
Spark之探究RDD如何了解一个组件，先看看官方介绍！
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进入RDD.scala，引入眼帘的是这么一段描述文字（渣翻勿喷）：
RDD，弹性分布式数据集，是Spark中的基础抽象。代表了一个可以被并行化操作的不可变、可分区的要素集合。这个类包含了任何RDD都可使用的基本操作，例如map,filter。
此外，PairRDDFuncations声明了只有KV对 RDD才可使用的操作，例如groupByKey、join；DoubleRDDFuncations声明了只有Doubles RDD才可使用的操作；SequenceFileRDDFuncations声明了只有可序列化RDD才可使用的操作。所有的操作都是通过隐式调用对于右侧任何RDD自动可用的。例如 RDD[(Int, Int)]。
在内部，每一个RDD都有以下五个主要的属性：
[*]一个分区列表
[*]作用到每个分区的计算函数
[*]依赖RDD列表
[*]【可选】对于KV类型的RDD会有一个Partitioner（例如，定义某个RDD是Hash分区的）
[*]【可选】每个分区的首选计算执行任务
在Spark中，所有任务调度和执行都是基于这些方法，并且允许RDD覆盖这些方法以实现自己的计算；更进一步说，用户可以覆盖这些方法实现自己的逻辑（例如，从一个新的存储系统读数据）。请参考《Spark paper》以了解更多关于RDD内部的信息。
源码中的介绍就到这里结束了，让我们来看看之中的关键点。
RDD弹性分布式数据集
重要结论：RDD是一个数据集，记录了这个数据集从哪里来，怎么计算
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数据从哪里来？
源头RDD的数据从数据源来，RDD2的数据从源头RDD来，以此类推。
数据怎么计算？
计算就是操作，在上文RDD源码中，说到RDD包含了许多基本的操作，例如map。那不难理解，所谓计算就是调用这些操作，而这些操作可以分成两类：
[*]Transformation转换操作：返回一个新的RDD
[*]Action动作操作：返回值不是RDD（无返回值或返回其他）
一般来说，会根据RDD调用的是哪类操作，从而定义为转换算子或执行算子。
那如果转换操作是将一个RDD转化为另一个RDD，那不是也可以理解为某种“Action”吗？所以，转换操作不是真正的转换，而是“将一个RDD重新嵌套成了另一个RDD”，而“重新嵌套”实质上就是把自己的计算逻辑套在了前一个RDD上面。
而，Action操作，就是真正的“动作”了。
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当最后一个RDD触发Action操作后，大概是这么调用的：
（RDDn的计算逻辑（...（RDD2的计算逻辑（RDD1的计算逻辑））））.Action
所以当Action后，一直深入到RDD1开始计算，再逐级返回。从图中理解，大概是某种“拉式”调用。
那如果没有最后的Action，结果会怎样呢？很明显，无事发生！
数据存在哪里？
从上面的过程，可以理解到，RDD不实际存储真正要计算的数据，而是记录了数据的位置在哪里，数据的转换关系。RDD这一条链就像是一本操作手册，只记录了对数据的操作，而实际执行这些操作的并不是它。
数据到哪里去？
欸，这个不归RDD管哈哈，RDD并不会操心数据到哪里去。
最后
以上就是RDD最简单的理解了，其实还有很多需要深入的地方，以及如何关联Spark其他组件；例如，如果说RDD是一本电饭煲使用说明，那使用人是谁呢？（Driver），电饭煲又是哪个东西呢？（集群），饭在哪里呢？（数据源）。至此，感谢阅读！
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