Spark的RDD具有以下五个特性：
- 不可变性（Immutability）：RDD是不可变的，即一旦创建就不能被修改。如果需要对RDD进行修改，只能创建一个新的RDD。
- 分区性（Partitioning）：RDD是分区的，即数据被分为多个不同的部分进行处理和存储。分区可以使Spark在处理数据时更高效，并且可以在分布式计算中实现数据的并行处理。
- 可序列化性（Serizalization）：RDD可以被序列化，以便在分布式计算时进行网络传输。
- 惰性计算（Laziness）：RDD的计算是惰性的，即它们只在需要时进行计算。这种惰性计算可以优化Spark的性能，因为它可以避免计算不必要的数据。
- 可重用性（Resilience）：RDD具有可重用性，即它们可以在失败后进行恢复。如果一个节点发生故障，Spark可以自动重新计算丢失的数据，并从其他节点中获取缺失的数据。这种可重用性可以提高Spark的可靠性和容错性。
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