1.spark基本工作原理
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2.RDD 以及其特性
a、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。
b、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。（分布式数据集）
c、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。
d、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。
e、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。（弹性）
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3.Spark 核心编程原理
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