spark中的RDD是什么？RDD有哪些特性？

随着移动互联网的发展，云计算大数据开发求职者越来越多。今天小编为大家整理了关于spark的经典面试题：spark中的RDD是什么？RDD有哪些特性？并且编写了较为详细的答案说明，希望能帮助大家解答这方面的疑惑。

RDD是什么
Spark是围绕弹性分布式数据集（RDD）的概念展开的，RDD是一种容错的可分布式操作的数据集合。有两中方式可以创建RDD：一种是将驱动程序中的已有集合平行化；另外一种是引用外部存储系统的数据集，例如共享文件系统，HDFS,Hbase,或者其他类似Hadoop的数据源。
RDD的特点之一是分布式存储，它的好处就是数据存储在不同的节点上，当需要数据进行计算的时候可以在这些节点上并行操作。弹性表现在节点在存储RDD数据的时候，既可以存储在内存中，也可以存储在磁盘上，也可以两者结合使用。RDD还有个特点就是延迟计算，当是transformation算子的时候，并不执行操作，直到遇到action算子的时候才开始执行计算。

RDD有哪些特性
1 、A list of partitions
——RDD是由多个partition构成的。
2、A function for computing each split
——RDD的每个分区上都有一个函数去作用
3、 A list of dependencies on other RDDs
——RDD有依赖性，通常情况下一个RDD是来源于另一个RDD，这个叫做lineage。RDD会记录下这些依赖，方便容错。
4、Optionally,a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
——可选项，如果RDD里面存的数据是key-value形式，则可以传递一个自定义的Partitioner进行重新分区，例如这里自定义的Partitioner是基于key进行分区，那则会将不同RDD里面的相同key的数据放到同一个partition里面。
5、Optionally,a list of preferred locations to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
——最优的位置去计算，也就是数据的本地性。