Spark的
RDD具有以下五个
特性：
1. 不可变性（Immutability）：
RDD是不可变的，即一旦创建就不能被修改。如果需要对
RDD进行修改，只能创建一个新的
RDD。
2. 分区性（Partitioning）：
RDD是分区的，即数据被分为多个不同的部分进行处理和存储。分区可以使
Spark在处理数据时更高效，并且可以在
分布式计算中实现数据的并行处理。
3. 可序列化性（Serizalization）：
RDD可以被序列化，以便在
分布式计算时进行网络传输。
4. 惰性计算（Laziness）：
RDD的计算是惰性的，即它们只在需要时进行计算。这种惰性计算可以优化
Spark的性能，因为它可以避免计算不必要的数据。
5. 可重用性（Resilience）：
RDD具有可重用性，即它们可以在失败后进行恢复。如果一个节点发生故障，
Spark可以自动重新计算丢失的数据，并从其他节点中获取缺失的数据。这种可重用性可以提高
Spark的可靠性和容错性。
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