参考1： RDD的弹性体现在计算方面，当Spark进行计算时，某一阶段出现数据丢失或者故障，可以通过RDD的血缘关系就行修复。 1、内存的弹性：内存与磁盘的自动切换 2、容错的弹性：数据丢失可以自动恢复 3、计算的弹性：计算出错重试机制 4、分片的弹性：根据需要重新分片 参考2： 1.自动进行内存和磁盘切换 2.基于lineage的高效容错 3.task如果失败会特定次数的重试 4.stage如果失败会自动进行特定次数的重试，而且只会只计算失败的分片 5.checkpoint【每次对RDD操作都会产生新的RDD，如果链条比较长，计算比较笨重，就把数据放在硬盘中】和persist 【内存或磁盘中对数据进行复用】(检查点、持久化) 6.数据调度弹性：DAG TASK 和资源管理无关 7.数据分片的高度弹性repartion 参考：RDD的弹性表现在哪几个方面 Spark Master/Driver会保存RDD上的Transformations。这样一来，如果某个RDD丢失（也就是salves宕掉），它可以快速和便捷地转换到集群中存活的主机上。这也就是RDD的弹性所在。
RDD之间有依赖关系，可溯源。构建成为DAG,这个DAG会构造成很多个阶段，这些阶段叫做stage，RDDstage之间会有依赖关系，后面根据前面的依赖关系来构建，如果前面的数据丢了，它会记住前面的依赖，从前面进行重新恢复。每一个算子都会产生新的RDD。spark中的DAG就是rdd内部的转换关系，这些转换关系会被转换成依赖关系，进而被划分成不同阶段，从而描绘出任务的先后顺序。
参考： 史上最全的spark面试题
Spark常见20个面试题（含大部分答案）
Spark常见面试题，问答类型
参考：Spark 运行流程
