Spark数据存储的核心是弹性分布式数据集（RDD）。 RDD可以被抽象地理解为一个大的数组（Array），但是这个数组是分布在集群上的。 逻辑上RDD的每个分区叫一个
Partition。
在Spark的执行过程中，RDD经历一个个的Transfomation算子之后，最后通过Action算子进行触发操作。 逻辑上每经历一次变换，就会将RDD转换为一个新的RDD，RDD之间通过Lineage产生依赖关系，这个关系在容错中有很重要的作用。 变换的输入和输出都是RDD。RDD会被划分成很多的分区分布到集群的多个节点中。 分区是个逻辑概念，变换前后的新旧分区在物理上可能是同一块内存存储。 这是很重要的优化，以防止函数式数据不变性（immutable）导致的内存需求无限扩张。 有些RDD是计算的中间结果，其分区并不一定有相应的内存或磁盘数据与之对应，如果要迭代使用数据，可以调cache（）函数缓存数据。
图1 RDD数据管理模型
图1中的RDD_1含有5个分区（p1、 p2、 p3、 p4、 p5），分别存储在4个节点（Node1、 node2、 Node3、 Node4）中。 RDD_2含有3个分区（p1、 p2、 p3），分布在3个节点（Node1、 Node2、 Node3）中。
在物理上，RDD对象实质上是一个元数据结构，存储着Block、 Node等的映射关系，以及其他的元数据信息。 一个RDD就是一组分区，在物理数据存储上，RDD的每个分区对应的就是一个Block，Block可以存储在内存，当内存不够时可以存储到磁盘上。
每个Block中存储着RDD所有数据项的一个子集，暴露给用户的可以是一个Block的迭代器（例如，用户可以通过mapPartitions获得分区迭代器进行操作），也可以就是一个数据项（例如，通过map函数对每个数据项并行计算）。 本书会在后面章节具体介绍数据管理的底层实现细节。
如果是从HDFS等外部存储作为输入数据源，数据按照HDFS中的数据分布策略进行数据分区，HDFS中的一个Block对应Spark的一个分区。 同时Spark支持重分区，数据通过Spark默认的或者用户自定义的分区器决定数据块分布在哪些节点。 例如，支持Hash分区（按照数据项的Key值取Hash值，Hash值相同的元素放入同一个分区之内）和Range分区（将属于同一数据范围的数据放入同一分区）等分区策略。