Spark RDD Programming Guide
Spark 2.4.5 RDD Programming Guide - 中文
RDD 全称为 Resilient Distributed Datasets，是 Spark 最基本的数据抽象，它是只读的、分区记录的集合，支持并行操作，可以由外部数据集或其他 RDD 转换而来，它具有以下特性：
一个 RDD 由一个或者多个分区（Partitions）组成。对于 RDD 来说，每个分区会被一个计算任务所处理，用户可以在创建 RDD 时指定其分区个数，如果没有指定，则默认采用程序所分配到的 CPU 的核心数；
RDD 拥有一个用于计算分区的函数 compute；
RDD 会保存彼此间的依赖关系，RDD 的每次转换都会生成一个新的依赖关系，这种 RDD 之间的依赖关系就像流水线一样。在部分分区数据丢失后，可以通过这种依赖关系重新计算丢失的分区数据，而不是对 RDD 的所有分区进行重新计算；
Key-Value 型的 RDD 还拥有 Partitioner(分区器)，用于决定数据被存储在哪个分区中，目前 Spark 中支持 HashPartitioner(按照哈希分区) 和 RangeParationer(按照范围进行分区)；
一个优先位置列表 (可选)，用于存储每个分区的优先位置 (prefered location)。
对于一个 HDFS 文件来说，这个列表保存的就是每个分区所在的块的位置，按照 “移动数据不如移动计算“ 的理念，Spark 在进行任务调度的时候，会尽可能的将计算任务分配到其所要处理数据块的存储位置。
RDD[T] 抽象类的部分相关代码如下：
// 由子类实现以计算给定分区
def compute(split: Partition, context: TaskContext): Iterator[T]
// 获取所有分区
protected def getPartitions: Array[Partition]
// 获取所有依赖关系
protected def getDependencies: Seq[Dependency[_]] = deps
// 获取优先位置列表
protected def getPreferredLocations(split: Partition): Seq[String] = Nil
// 分区器 由子类重写以指定它们的分区方式
@transient val partitioner: Option[Partitioner] = None
RDD 初始化
RDD 初始化 - 2.4.5
val data = Array(1, 2, 3, 4, 5)
// 由现有集合创建 RDD,默认分区数为程序所分配到的 CPU 的核心数
val dataRDD = sc.parallelize(data)
// 查看分区数
dataRDD.getNumPartitions
// 明确指定分区数
val dataRDD = sc.parallelize(data,2)