對於SparkRDD（彈性分布式數據集），以下是關於SparkRDD的壹些常見說法，您可以判斷哪個說法是不正確的：
1、RDD是Spark中最基本的數據抽象和計算模型之壹。
它是壹個不可變的分布式對象集合，可以直接跨越多個節點進行並行計算，是Spark分布式計算的核心模塊。SparkRDD能夠通過多種方式進行創建，例如從本地文件系統中讀取數據、從HDFS中讀取數據、從外部數據庫中讀取數據等等。正確。
2.RDD是只讀的，壹旦創建就不能被修改。
這是SparkRDD的壹個重要特點，它可以確保在RDD被多個並行操作使用的時候不會出現數據的競爭和混亂。但是，可以通過壹些操作對RDD中的數據進行更新或修改，例如union、intersection等操作。因此，這個說法不完全正確。
3.RDD是壹個分區的數據集合，可以在集群中並行處理。
每個RDD都可以劃分為多個分區，每個分區都可以在集群中進行並行計算。這個分區的數量可以通過Spark的配置進行設置，對於壹個RDD而言，分區的數量越多，就可以在集群中進行更高效的計算，但是也會增加壹些開銷和復雜性。正確。
4.RDD可以容錯，如果壹個分區中的數據丟失，可以通過重做計算得到。
這是SparkRDD的另壹個特點，它允許在計算過程中，如果某個節點發生了故障或者數據丟失，可以重新計算得到丟失的數據。這個過程壹般是通過RDD的血緣關系和寬依賴關系實現的。正確。
5.RDD支持事務性操作，可以原子地修改和更新數據。
這是不正確的。RDD是不可變（Immutable）的數據集，壹旦創建就無法進行原子修改和更新。但是，可以使用轉換操作對RDD進行變換，從而獲得新的RDD，這些轉換操作是可以鏈式組合在壹起使用的。