1. 请简述一下你对RDD（弹性分布式数据集）的理解。 2. RDD在Spark中具备哪些核心特点？ 3. 你能列举一些RDD的常用算子操作吗？

解答思路：

对于这个问题，我们可以从三个方面来回答：RDD的定义，RDD的特点以及RDD的算子。首先，我们需要简述RDD的概念，然后详细阐述RDD的特点，包括不可变性、分区性以及惰性求值等。最后，列举并解释几个常见的RDD算子，如map、reduce、filter等。

最优回答：

一、RDD（弹性分布式数据集）是Apache Spark的核心概念，是一种分布式内存中的不可变集合，允许用户以并行化操作来处理数据。它可以被看作是一种数据结构，允许并行计算任务在集群节点之间进行分发和执行。

二、RDD的特点主要有以下几点：

1. 分区性：RDD可以被划分为多个分区，每个分区可以在集群的一个节点上进行独立计算。这种分区性使得RDD可以进行并行化处理，提高了数据处理效率。
2. 不可变性：一旦RDD被创建，就不能被改变。如果需要修改数据，需要重新计算或者创建新的RDD。这种特性使得RDD的计算结果具有可重复性和可预测性。
3. 惰性求值：RDD的计算是惰性求值的，也就是说，只有在需要结果的时候才会进行计算，这样可以节省计算资源。
4. 容错性：由于RDD是分布式的，部分节点的失败不会影响整个计算过程，Spark会重新计算失败的任务。

三、关于RDD的算子，常见的一些算子包括：

1. map：对RDD中的每个元素应用一个函数，返回一个新的RDD。
2. reduce：对RDD中的每个分区进行归约操作，例如求和、求最大值等。
3. filter：过滤RDD中的元素，返回一个新的包含满足条件的元素的RDD。
4. groupByKey：将相同键的元素组合在一起，返回一个键值对的RDD。此外还有flatMap、mapPartitions等算子。这些算子提供了丰富的操作来处理分布式数据。