Spark-RDD 模型 以及运行原理
数据：在内存中计算，数组、list、set
spark：RDD是弹性分布性数据集合，并且是基于分区的只读记录。
RDD：操作类型（转换-Transformaction 和 行动-Action）
转换：Transformaction：根据原有的RDD创建一个新的RDD 。行动：Action是把RDD的操作返回给Driver。
所有的转换都是基于lazy模式（懒加载）。只有遇到Action的时候才开始执行。
RDD的依赖关系：job -> stag
宽依赖，窄依赖
宽依赖：RDD的每个partition都依赖于父RDD的所有Partition。
窄依赖：只依赖一个或部分的Partition。
RDD分区与并行度
可以通过配置 spark.default.parallesism 的设置
原文：https://www.cnblogs.com/Tonyzczc/p/10421525.html