RDD: Resilient Distributed Dataset
RDD的特点：
1、A list of partitions
一系列的分片：比如说64M一片；类似于Hadoop中的split；
2、A function for computing each split
在每个分片上都有一个函数去迭代/执行/计算它
3、A list of dependencies on other RDDs
一系列的依赖：RDDa转换为RDDb，RDDb转换为RDDc，那么RDDc就依赖于RDDb，RDDb就依赖于RDDa
4、Optionally, a Partitioner for key-value RDDs (e.g. to say that the RDD is hash-partitioned)
对于key-value的RDD可指定一个partitioner，告诉它如何分片；常用的有hash，range
5、Optionally, a list of preferred location(s) to compute each split on (e.g. block locations for an HDFS file)
要运行的计算/执行最好在哪(几)个机器上运行。数据本地性。
为什么会有哪几个呢？
比如：hadoop默认有三个位置，或者spark cache到内存是可能通过StorageLevel设置了多个副本，所以一个partition可能返回多个最佳位置。
前三个特点对应于Lineage，后两个对应于Optimized execution
对于如上的5个特点，对应于RDD中的5个方法
| getPartitions | the set of partitions in this RDD |
| compute | compute a given partition |
| getDependencies | return how this RDD depends on parent RDDs |
| partitioner | specify how they are partitioned |
| getPreferredLocations | specify placement preferences |
| HadoopRDD | Filtered RDD | JoinedRDD | |
| partitions | HDFS上的block | 与父RDD一致 | 一个partition一个任务 |
| dependencies | 无 | 与父RDD 一对一 | 依赖shuffle的每个父RDD |
| compute | 读取每个block的信息 | 计算父RDD的每个分区并过滤 | 读取shuffle数据 |
| partitioner | HDFS block所在位置 | 无 | HashPartitioner |
| preferredLocations | 无 | 无(与父RDD一致) | 无 |
