RDD实现管道化，避免中间数据存储；
RDD：是一个分布式对象集合，本质上是一个只读的分区记录集合，每个RDD可分成多个分区，每个分区就是一个数据集片段，并且一个RDD的不同分区可以被保存到集群中不同的节点上，从而可以在集群中的不同节点上进行并行计算；
转换（Transformation）：map、join、groupby、filter等；粗粒度修改；不适合网页爬虫；实际上RDD已经被实践证明可以高效地表达许多框架的编程模型（比如MapReduce、SQL、Pregel）；
动作（Action）：最够一步得出结果；
RDD执行过程：
RDD读入外部数据源进行创建
RDD经过一系列的转换（Transformation）操作，每一次都会产生不同的RDD，供给下一个转换操作使用
最后一个RDD经过“动作”操作进行转换，并输出到外部数据源
这一系列处理称为一个Lineage（血缘关系），即DAG拓扑排序的结果
优点：惰性调用、管道化、避免同步等待、不需要保存中间结果、每次操作变得简单
RDD特点：
1、高效容错性：血缘关系、重新计算丢失分区、无需回滚系统、重算过程在不同节点之间并行、只记录粗粒度的操作；
（传统：数据复制或者记录日志，代价高）
2、中间结果持久化到内存；
3、避免对象序列化和反序列化；
宽依赖：父：子：1：N；
窄依赖：父：子：1:1；N:1；
宽断窄加，实现流水线计算；
Stage的划分：
ShuffleMapStage：不是最终的Stage，在它之后还有其他Stage，所以，它的输出一定需要经过Shuffle过程，并作为后续Stage的输入；这种Stage是以Shuffle为输出边界，其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出，其输出可以是另一个Stage的开始；在一个Job里可能有该类型的Stage，也可能没有该类型Stage；
ResultStage：最终的Stage，没有输出，而是直接产生结果或存储。这种Stage是直接输出结果，其输入边界可以是从外部获取数据，也可以是另一个ShuffleMapStage的输出。在一个Job里必定有该类型Stage。
因此，一个Job含有一个或多个Stage，其中至少含有一个ResultStage。
（1）创建RDD对象；
（2）SparkContext负责计算RDD之间的依赖关系，构建DAG；
（3）DAGScheduler负责把DAG图分解成多个Stage，每个Stage中包含了多个Task，每个Task会被TaskScheduler分发给各个WorkerNode上的Executor去执行。