简述什么是 RDD 沿袭 ？

RDD（Resilient Distributed Dataset）即弹性分布式数据集，是Spark提供的一个重要的抽象概念。它是一种有容错机制的特殊集合，可以分布在集群的节点上，并以函数式编操作集合的方式进行各种并行操作。可以将RDD理解为一个具有容错机制的特殊集合，它提供了一种只读、只能由已存在的RDD通过转换操作（如map、join和group by）而来的共享内存，然后将所有数据都加载到内存中，方便进行多次重用。

而关于RDD沿袭（或称为“血统”，lineage），这是RDD容错机制的重要组成部分。当RDD的部分分区数据丢失时，Spark可以通过RDD的转换操作历史（即沿袭）来重新计算丢失的分区数据，而不是重新计算整个RDD。这是因为RDD的转换操作（如map、reduce等）都是确定性的，给定相同的输入总会产生相同的输出。因此，只要保存了RDD的转换操作历史（即沿袭），就可以根据这些操作重新计算出丢失的数据。

沿袭是RDD的一个重要特性，它极大地降低了容错开销，使得Spark能够在大型集群上高效、稳定地执行基于内存的计算任务。如需更多关于RDD沿袭的详细解释，建议查阅大数据计算领域的专业书籍或咨询该领域的专家。