SparkのRDDとは何ですか？どんな機能が提供されていますか？
RDD（Resilient Distributed Dataset）はSparkにおける基本的な抽象概念であり、不変で分散されたデータ要素の集合です。RDDは以下の特性を持っています：
- 弾力性：RDDは変更不可能なデータセットであり、メモリ内で簡単に再計算・再構築できます。
- 分散処理：RDDは複数のノードを跨いで計算を分散し、並列処理を実現することができます。
- 信頼性：ノードの障害が発生した場合、RDDは自動的に復元され、データの信頼性と一貫性を確保します。
- RDDは怠惰な計算をサポートしており、計算を実行する必要があるときにのみそれを開始します。
- RDDサポートキャッシュメカニズムを介して永続化可能で、データセットをメモリにキャッシュして計算スピードを向上させることができる。
- RDDは、map、filter、reduce、collectなどの様々な変換やアクション操作をサポートしており、ユーザーが複雑なデータ処理ロジックを実現するのに便利です。
要約すると、RDDはSparkの中心的な概念であり、効率的なデータ処理と計算能力を提供し、分散型計算に信頼性の高い基盤を提供しています。
