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 。
【rdd的特点可分区 rdd的特点】
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 。
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