Spark在大数据处理上的优势，很大一部分来自数据处理速度的提升，这使得Spark在面对大规模实时计算的数据任务时，能够更快地完成大批量数据的处理，提升大数据处理的效率。而Spark获得的这些优势，核心关键在于RDD，今天我们为大家讲讲Spark核心RDD概念。
所谓的RDD，全称是Resilient Distributed Datasets，翻译过来就是弹性分布式数据集，似乎念起来有点绕口，我们先从简单一点的角度来理解。
把RDD想象为一组数据，而Spark把要处理的数据、处理中间结果以及输出结果都定义成RDD，那么在Spark当中数据处理的流程就可以这样去理解——
从数据源读取数据，把输入生成一个RDD；
通过运算把输入RDD转换成另一个RDD；
再通过运算把生成的RDD转换成另一个RDD，重复需要进行的RDD转换操作（此处省略一千遍）；
最后运算成结果RDD，处理结果。
经过这样一个流程，就实现了对大规模数据的处理，而Spark对于数处理，因为本身没有分布式文件系统，所以可以与Hadoop的HDFS实现协同，完成数据存储。但是Spark当中的RDD默认是在内存当中进行存储的。只有当数据量大于Spark被允许使用的内存大小时，那么可以将数据spill到磁盘上。
接下来，就是RDD的接口问题。
RDD是连接Spark数据操作的核心，接口要解决的主要问题就是，为了生成这个RDD，它的上一个RDD是谁，以及生成过程使用的运算是什么。
举个简单的例子，数据A，经过运算F，转换成了数据B，那么如果问你如何得到B，那么需要数据A 运算B，这就是接口需要提供的东西。
所以其实RDD就是一个数据集，是一组数据被处理到一个阶段的状态，在Spark当中，根据数据处理任务，会有很多个RDD，RDD彼此之间交互运算，完成最终的数据处理结果。
