三，深入RDD
RDD本身是一个抽象类，具有很多具体的实现子类：
RDD都会基于Partition进行计算：
默认的Partitioner如下所示：
其中HashPartitioner的文档说明如下：
另外一种常用的Partitioner是RangePartitioner：
RDD在持久化的需要考虑内存策略：
Spark提供很多StorageLevel可供选择：
于此同时Spark提供了unpersistRDD:
对RDD本身还有一个非常重要的CheckPoint操作：
其中doCheckpoint的细节如下：
以NewHadoopRDD为例，其内部的信息如下所示：
以WholeTextFileRDD为例，其内部的信息如下所示：
RDD在产生作业调用的时候，经典的过程如下所示：
【Spark亚太研究院系列丛书】Spark实战高手之路-第3章Spark架构设计与编程模型第3节：Spark架构设计(2)
原文：http://www.cnblogs.com/spark-china/p/4186528.html