目前的Spark RDD只提供了一个基于迭代器(iterator-based)、批量更新(bulk-updatable)的接口。但是在很多场景下，我们需要扫描部分RDD便可以查找到我们要的数据，而当前的RDD设计必须扫描全部的分区(partition )。如果你需要更新某个数据，你需要复制整个RDD！那么为了解决这方面的问题，Spark开发团队正在设计一种新的RDD：IndexedRDD。它是一个高效地、基于RDD开发的 key-value store，扩展自RDD[(Long, V)]，保证里面的key是唯一的，为高效的Join操作、 点查找、更新以及删除预先建立索引。
　　RDD：IndexedRDD主要设计包括：
　　（1）、基于key对整个数据进行 hash-partitioning；
　　（2）、对每个分区内部的hash索引进行维护；
　　（3）、用纯粹功能性(不可变以及高效更新)的数据结构来实现高效的更新以及删除等操作。

　　GraphX 组建将会第一个使用到IndexedRDD，因为它在VertexRDD中实现IndexedRDD了部分的功能，在将来会用IndexedRDD替代VertexRDD。当然，设计者们想到了很多可能会用到IndexedRDD的场景，包括：RDDs的流式更新，direct serving from RDDs，并且可能会作为 Spark SQL的执行策略。
　　下面是使用IndexedRDD的一个例子：

/**
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 */

import org.apache.spark.rdd.IndexedRDD

// Create an RDD of key-value pairs with Long keys.
val rdd = sc.parallelize((1 to 1000000).map(x => (x.toLong, 0)))
// Construct an IndexedRDD from the pairs, hash-partitioning and indexing
// the entries.
val indexed = IndexedRDD(rdd).cache()

// Perform a point update.
val indexed2 = indexed.put(1234L, 10873).cache()
// Perform a point lookup. Note that the original IndexedRDD remains
// unmodified.
indexed2.get(1234L) // => Some(10873)
indexed.get(1234L) // => Some(0)

// Efficiently join derived IndexedRDD with original.
val indexed3 = indexed.innerJoin(indexed2) { (id, a, b) => b }.filter(_._2 != 0)
indexed3.collect // => Array((1234L, 10873))

// Perform insertions and deletions.
val indexed4 = indexed2.put(-100L, 111).delete(Array(998L, 999L)).cache()
indexed2.get(-100L) // => None
indexed4.get(-100L) // => Some(111)
indexed2.get(999L) // => Some(0)
indexed4.get(999L) // => None

　　目前IndexedRDD 还没有正式发布，相关的代码还在编写中，可能会在spark 1.3.0版本发布。不过如果你想现在使用IndexedRDD ，可以加入以下依赖：

resolvers += "Sonatype OSS Snapshots" at
  "https://oss.sonatype.org/content/repositories/snapshots"

libraryDependencies += "edu.berkeley.cs.amplab" %% "spark-indexedrdd" % "0.1-SNAPSHOT"

　　并将上述代码片段里面的import org.apache.spark.rdd.IndexedRDD修改成import edu.berkeley.cs.amplab.spark.IndexedRDD