黑色风格的分布式计算框架里的数据利器，非RDD莫属。你如果正上手 Spark，那这个资源挺合适——内容全、示例多、语言也不难懂。尤其是那个Word Count，基本上就是 Spark 的 Hello World，照着练一遍就能入门。

RDD说白了，就是一堆分好片的不可变数据，能并行、还能容错，适合干大数据这种“量大活重”的活儿。你可以用parallelize把已有集合变成 RDD，或者直接从HDFS、S3这类地方读数据，蛮灵活的。

操作上，RDD 有两种：Transformation和Action。像map、filter这种算是前者，懒加载；而count、collect是后者，真正在你点火的时候执行，算得快、输出稳。顺便说，别用collect拉爆内存就行，数据大了会炸。

文档里给了个完整的 Word Count 例子，不管是逐步写法还是链式一步流，清晰直白。还有个蛮实用的点：RDD 操作偏函数式，如果你熟 Scala 或函数式编程，那用起来更顺手。

想要挖得更深？文末还贴了几个不错的拓展资源，比如Spark RDD 算子详解、PySpark 示例，适合边学边练。

如果你刚刚接触 Spark RDD，又不想啃太硬的材料，那这份还挺友好。建议本地搭个 Spark 环境，边看边跑，理解会更快。