大数据面试题每日练习 -- 解释RDD的概念
RDD（Resilient Distributed Datasets）是Spark中的核心数据结构，是一个不可变的、分区的数据集合，可以并行操作。RDD的主要特性包括：
- 不可变性：RDD一旦创建，其内容不能被修改。如果需要修改RDD，需要创建一个新的RDD。
- 分区性：RDD中的数据被划分为多个分区，每个分区可以独立并行处理。
- 懒惰计算：RDD的操作分为Transformation（转换）和Action（动作）两类。Transformation操作返回一个新的RDD，但不会立即执行计算，只有当遇到Action操作时才会触发真正的计算。
- 容错性：RDD通过血缘关系（lineage）记录数据的生成过程，可以在数据丢失时重新计算丢失的部分。