1.RDD是什么？
RDD(Resilient Distributed Datasets) ,弹性分布式数据集， 是分布式内存的一个抽象概念，指的是一个只读的，可分区的分布式数据集，这个数据集的全部或部分可以缓存在内存中，在多次计算间重用。
RDD提供了一种高度受限的共享内存模型，即RDD是只读的记录分区的集合，只能通过在其他RDD执行确定的转换操作（如map、join和group by）而创建，然而这些限制使得实现容错的开销很低。对开发者而言，RDD可以看作是Spark的一个对象，它本身运行于内存中，如读文件是一个RDD，对文件计算是一个RDD，结果集也是一个RDD ，不同的分片、 数据之间的依赖 、key-value类型的map数据都可以看做RDD。
2.RDD的弹性体现在哪里？
1.自动进行内存和磁盘切换 2.基于lineage的高效容错 3.task如果失败会特定次数的重试 4.stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片 5.checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的RDD，如果链条比较长，计算比较笨重，就把数据放在硬盘中】和persist 【内存或磁盘中对数据进行复用】(检查点、持久化) 6.数据调度弹性：DAG TASK 和资源管理无关 7.数据分片的高度弹性repartion
3.RDD为何高效
通过记录更新的方式为何很高效
- RDD是不可变的+lazy。转化操作，行为操作。
- RDD是粗粒度。[每次操作 都作用于所以集合] 对于RDD的写是粗粒度的 RDD的读 操作 可以是粗粒度的也可以是细粒度的： 可以读其中的一条记录。
4.常规容错机制
-
数据检查点[checkpoint]每次都有一个拷贝 IO开销大 网络带宽是分布式的瓶颈
-
记录数据的更新 每次数据变化都记录一下