【rdd的特点可分区 rdd的特点】rdd的特点如下：
1、RDD是Spark提供的核心抽象，全称为Resillient Distributed Dataset ， 即弹性分布式数据集 。
2、RDD在抽象上来说是一种元素集合 ， 包含了数据 。它是被分区的，分为多个分区 ， 每个分区分布在集群中的不同节点上 ， 从而让RDD中的数据可以被并行操作 。
3、RDD通常通过Hadoop上的文件，即HDFS文件或者Hive表，来进行创建；有时也可以通过应用程序中的集合来创建 。
4、RDD最重要的特性就是，提供了容错性，可以自动从节点失败中恢复过来 。即如果某个节点上的RDD partition，因为节点故障，导致数据丢了 ， 那么RDD会自动通过自己的数据来源重新计算该partition 。这一切对使用者是透明的 。
5、RDD的数据默认情况下存放在内存中的，但是在内存资源不足时，Spark会自动将RDD数据写入磁盘 。
