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在Spark中，RDD代表彈性分布式數據集(Resilient Distributed Dataset)，是Spark的核心概念之一。RDD是分布式內存中的不可變分區數據集，可以并行操作。
RDD是Spark提供的主要抽象，它允許將數據分布在集群中的多個節點上進行并行計算。RDD可以從存儲在Hadoop HDFS(Hadoop Distributed File System)或其他存儲系統中的數據集合中創建，也可以從一個已經存在的RDD轉換而來。RDD是不可變的，也就是說，一旦創建就不能修改。如果要更改RDD的內容，必須通過轉換操作創建一個新的RDD。
RDD支持兩種類型的操作：轉換操作和行動操作。轉換操作是指將一個RDD轉換成另一個RDD的操作，例如map、filter和reduce等操作;行動操作是指對RDD執行計算并返回結果的操作，例如count、collect和save等操作。
總之，RDD是Spark中的基本數據結構，提供了高效、可靠的數據處理和分析能力，是實現分布式計算的關鍵。
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