Spark缓存--persist方法
1. 功能本质
persist：这是一个通用的持久化方法，能够指定多种不同的存储级别。存储级别决定了数据的存储位置（如内存、磁盘）以及存储形式（如是否序列化）。
2. 存储级别指定
persist：可以通过传入 StorageLevel 参数来指定不同的持久化级别。常见的持久化级别有：
MEMORY_ONLY：将 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，部分分区将不会被缓存，需要时会重新计算。
MEMORY_AND_DISK：优先把 RDD 以 Java 对象的形式存储在 JVM 的内存中。若内存不足，会把多余的分区存储到磁盘上。
DISK_ONLY：将 RDD 的数据存储在磁盘上。
MEMORY_ONLY_SER：将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，相较于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的内存空间更小，但读取时需要进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。
MEMORY_AND_DISK_SER：优先将 RDD 以序列化的 Java 对象形式存储在内存中，内存不足时存储到磁盘上。
cache：不能指定存储级别，它固定使用 MEMORY_ONLY 存储级别。
3.persist的示例
下面我们以DISK_ONLY为例，改写上面的程序，验证它的持久化效果。具体要改动的地方有两个： 指定持久化地址； 把cache改成persist；
conf.set("spark.local.dir", "/path/to/your/local/dir")
sc = SparkContext(conf)
val cachedRDD = largeRDD.map(complexTransformation).persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)
4. persist() 的核心优势
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灵活性：可根据数据大小、集群资源选择最优存储策略。
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性能优化：
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内存充足时用
MEMORY_ONLY避免磁盘 IO。 -
内存不足时用
MEMORY_AND_DISK避免频繁重计算。
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资源平衡：通过序列化（如
MEMORY_ONLY_SER）减少内存占用，降低 OOM 风险。
5. 何时使用 persist()？
适用场景
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迭代算法：如机器学习中的梯度下降、图计算的 PageRank。
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多阶段计算：同一数据集被多次用于不同操作（如过滤、聚合、JOIN）。
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交互式分析：在 Spark Shell 或 Notebook 中多次查询同一数据集。
不适用场景
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数据仅使用一次：缓存反而浪费资源。
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存储成本高于计算成本：如数据极大且后续操作简单。