RDD（彈性分散式資料集）的分析
RDD：
Resilient Distributed Dataset(彈性分散式資料集)
彈性：資料集的可恢復型
原因：在分散式環境下，運算節點很容易出問題，會造成資料的丟失，rdd可以在資料丟失的背景下恢復資料。
資料恢復的技術：1.基本備份
2.基於日誌（hadoop namenode中的namespace在磁碟上對應的是fsimage+editslog，當namenode重啟的時候，從磁碟上讀取fsimage和最新的editlog
Mysql資料庫：基於binLog恢復。
Rdd:基於血緣（linkage）的恢復機制。記錄了rdd轉換的過程，在rdd丟失時，可以通過記錄的過程（血緣）再次生成。
Rdd1==map====rdd2===reduce==rdd3
分散式：rdd可以分佈在多個機器上，對外是透明的。
資料集：rdd 本質上就是一個list。對應於scala中集合的操作同樣適用於rdd。預設的：當使用sparkconext讀取文字檔案的時候，一行文字作為rdd中的一個元素。
血緣恢復機制：儲存的是計算過程，節省空間；但是恢復的時候需要執行計算過程來恢復資料，時間變長。總之就是以時間換空間
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