Spark 的核心是 RDD，Resilient Distributed DataSet的縮寫，是一種具有容錯(tolerant)與
高效能(efficient)的抽象資料結構。RDD 由一到數個的 partition組成， Spark程式進行運算時，
partition會分散在各個節點進行運算，預設會被存放在記憶體內，所以可以快速分享各個partition的運算結果，
但若記憶體不足會出現OOM Exception錯誤訊息，可透過參數設定存放在硬碟避免發生該錯誤。

RDD支援下列語言撰寫而成的object：

• Scala
• Java
• Python
• R

Spark 是由 Scala 撰寫而成，嚴格遵守Functional Program的概念，所以RDD只能讀取無法寫入。
Spark 支援讀取 HDFS 等分散式儲存裝置的檔案，故可以使用HDFS的特性便於進行分散式的運算。

綜合以上可歸納出RDD具有幾個特性：

• Immutable
• Distributed
• Parallelizing

每個RDD會紀錄五件事情，分成兩種類別：

• i) Lineage
  • 1.Set of partitions("splits" in Hadoop).
  • 2.List of dependencies on parent RDDs.
  • 3.Function to compute a partition(as an Iterator) given its parent(s).
• ii) Optimized Execution
  • 4.(Optional) partitioner (hash, range).
  • 5.(Optional) preferred location(s) for each partition.

Lineage 為 RDD的血統關係，主要用來作為容錯處理，先來看一段程式碼：

//RDD Transformations
words = sc.textFile("hdfs://large/file")
          .map(_.toLowerCase)
          .flatMap(_.split(" "))
alpha = words.filter(_.matches("[a-z]+"))
nums  = words.filter(_.matches("[0-9]+"))

//RDD Action
alpha.count()
nums.count()

程式碼內容是讀取HDFS檔案後，轉將內容轉成小寫並且以空白為分割符號將每個字切開，並且以對文字與數字分別進行計算，就是一個wordcount的範例程式。
一個完整的Spark Application一定會有兩大類型的操作：Transformations與Action。
由範例來看words、alpha與nums的操作都屬於Transformations，alpha.count()與nums.count()屬於Action。在RDD中 Transformations 的操作是Lazy運作，亦即不會馬上進行計算，只會紀錄使用到哪些資料集(例如讀取HDFS上某個路徑)，當執行Action時才會開始進行運算。當Spark Application 的 Transformations 數量很多卻又需要重複運作時，可以使用persist(或cache)的method對某個RDD用持久化，這樣該RDD就不會因為Lazy需要重新運算，可以加快運算速度。

查看更多的transformations API
查看更多的actions API

由下圖可以看出Wordcount的程式碼轉換成RDD對照與Lineage：

From: https://www.slideshare.net/frodriguezolivera/apache-spark-41601032#44

當某個RDD運作失敗時，Spark會根據Lineage找到parent RDD是誰，並且從parent RDD繼續計算，以完成整個Spark的運算，由此可以理解Spark的容錯機制。

最後

對Spark RDD有初步的了解後，接下來要來介紹Spark Shell，互動式的操作介面。