RDD（Resilient Distributed DataSet)弹性分布式数据集，是Spark的核心数据结构。
DSM（Distributed Shared Memory）分布式共享内存，它是一种通用的内存数据抽象。在DSM中，应用可以向全局地址空间的任意位置进行读写操作。
RDD与DSM主要区别在于，不仅可以通过批量转换创建（即“写”）RDD，还可以对任意内存位置对写。RDD限制应用执行批量写操作，这样有利于实现有效的容错。特别是，由于RDD可以使用Lineage（血统）来恢复分区，基本没有检查点开销。失效时只需要重新计算丢失的那些RDD分区，就可以在不同节点上并行执行，而不需要回滚整个程序。
与DSM相比，RDD模型有两个优势。第一，对于RDD中的批量操作，运行时将根据数据存放的位置调度任务，从而提高性能。第二面对与扫描类型操作，如果内存不足以缓存整个RDD，就进行部分缓存，将内存容纳不下的分区存储到磁盘上。
另外RDD支持粗粒度和细粒度的读操作。RDD上的很多函数操作（如count和collect等）都是批量读操作，即扫描整个数据集，可以将任务分配到距离数据最近的节点上。同时，RDD也支持细粒度操作，即在哈希或范围分区的RDD上执行关键字查找。
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