请简要描述RDD的主要属性及其特点。

解答思路：

RDD（Resilient Distributed Dataset）是Apache Spark的核心概念之一，代表一个不可变、可分区、分布式的数据集合。在回答关于RDD属性的问题时，可以从以下几个方面进行简述：

1. 分区性（Partitioning）：RDD被逻辑上分区成多个部分，每个部分可以在集群的不同节点上进行处理。这是并行处理的基础。
2. 不可变性（Immutability）：一旦RDD被创建，就不能改变。任何对RDD的操作都会生成一个新的RDD，原有的RDD保持不变。这种特性使得RDD的计算具有可重复性和可审计性。
3. 弹性（Resilience）：RDD能够在节点失败的情况下继续计算，通过重新计算丢失的数据而不是报错。这是Spark容错机制的一部分。
4. 计算延迟性（Lazy Evaluation）：RDD的操作是惰性求值的，只有在需要结果时才会进行计算。这有助于优化性能，特别是在处理大数据时。

最优回答：

RDD的主要属性包括分区性、不可变性、弹性和计算延迟性。其中，分区性是并行处理的基础；不可变性保证了计算的重复性和可审计性；弹性使得Spark能够在节点失败的情况下继续计算；计算延迟性则有助于优化性能。