首先推荐看这个博客：https://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/39851421
说的挺好的就是有点乱，有一些资料汇总。
另外图解spark 核心技术与案例实战这本书也挺好的，推荐入门者读。
总而言之RDD是弹性分布式数据集，推荐大家背英文
•RDD is the spark's core abstraction which is short for resilient distributed dataset.
这里的resilient的意思是：able to withstand or recover quickly from difficult conditions.
即这些集合是弹性的，如果数据集的一部分丢失，则可以根据“血统”对它们进行重建，保证了数据的高容错性。由于RDD提供一种基于粗粒度变换的接口，该接口会将相同的操作应用到多个数据集，这就算他们可以记录创建数据集的血统，而不需要存储真正的数据，从而达到高效的容错性，这么看来是不是有点区块链的意思呀。
•It is the immutable distributed collection of objects and has the ability to be recomputed from history.
•Internally spark distributes the data in RDD to different nodes across the cluster to achieve parallelization.
RDD的支持两种操作：转换(Transformation)和动作(actions). 转换（transformation）从现有的数据集创建一个新的数据集；而动作（actions）在数据集上运行计算后，返回一个值给驱动程序。
RDD的依赖关系：