RDD是spark的核心组成，想要理解spark，就必须了解RDD。那么RDD具有什么样的特性，怎么来创建和应用呢？
一、RDD(Resilient Distributed Dataset）
RDD是一个弹性分布式数据集，这里我们解释一下它具体的含义：
（1）弹性-如果在内存中的数据丢失，可以重建
（2）分布式-在整个集群中处理
（3）数据集-初始的数据可以由程序创建，也可以从文件中读取
RDD是spark数据的基础单位， 大多数程序由对RDDS的执行操作组成
二、创建RDD
创建RDD的三种方法 ：（1）从文件或文件集； （2）从内存中的数据 ；（3）从另一个RDD
示例：基于文件的RDD创建
三、RDD操作
两种类型：（1）Actions-返回值；（2）Transformations-基于当前的RDD定义新的RDD
四、RDD操作： Actions
常见操作
（1）count()-返回元素的数量
（2）take(n)-返回包含前n个元素的数组
（3）collect()-返回所有元素的数组
（4）save As Text File(file)-保存为文本文件
RDD操作： Transformations
Transformations基于存在的RDD创建新的RDD。RDDs是不可变的，它本身的数据不能修改，根据需要按顺序转换来修改数据 。
常见操作：
（1）map(function)-对基础RDD的每个记录执行函数
（2）filter(function)-根据boolean函数选出或者排除基础RDD的数据作为新的RDD
示例：map和filter Transformations
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