基于内存的分布式计算框架的 Spark，挺适合搞大数据的你研究一下。RDD是它的核心概念，说白了就是一套能并行数据的抽象模型，灵活又高效。用它的时候你不需要操心太多底层的存储和调度，逻辑封装完，Spark 自己会生成Task交给Executor去跑，响应也快。

RDD 的弹性挺关键的，比如它不保存数据本体，只保留逻辑，这样一出事能自动恢复，减少你调 bug 的痛苦。而且它是不可变的，每次改操作都生成新的RDD，这点对数据一致性友好。

常用操作方面，像groupBy、reduceByKey这些算子，还挺常用。比如你要按用户聚合访问日志，直接groupBy就搞定。如果你要减少分区数量，coalesce是个不错的选择，省掉调度资源。

RDD 的依赖关系有点意思，分为窄依赖和宽依赖。窄依赖的时候效率高，宽依赖就要做 shuffle，慢点但灵活，选的时候你得看具体场景。像join这种通常就是宽依赖，调优的时候要留意下。

还有个小知识点，Job、Stage和Task之间的关系你得搞清楚。一个 action 触发一个Job，宽依赖数量+1 是Stage数，分区数就是Task数。这套机制搞清楚，定位性能瓶颈就容易多了。

如果你刚入门 Spark 或者想搞清楚 RDD 的底层逻辑，分区器、依赖、任务划分这些点都挺值得琢磨的。嗯，推荐你看看下面这两个资源，内容还蛮实用的：

如果你在项目中数据量一大就卡顿，可以考虑用 RDD 结合合理的分区策略来优化，效果还不错。