RDD持久化

Spark通过在操作中将其持久保存在内存中，提供了一种处理数据集的便捷方式。在持久化RDD的同时，每个节点都存储它在内存中计算的任何分区。也可以在该数据集的其他任务中重用它们。

我们可以使用persist()或cache()方法来标记要保留的RDD。Spark的缓存是容错的。在任何情况下，如果RDD的分区丢失，它将使用最初创建它的转换自动重新计算。

存在可用于存储持久RDD的不同存储级别。通过将StorageLevel对象(Scala，Java，Python)传递给persist()来使用这些级别。但是，cache()方法用于默认存储级别，即StorageLevel.MEMORY_ONLY。

以下是存储级别的集合：

存储级别	描述
`MEMORY_ONLY`	它将RDD存储为JVM中的反序列化Java对象。这是默认级别。如果RDD不适合内存，则每次需要时都不会缓存和重新计算某些分区。
`MEMORY_AND_DISK`	它将RDD存储为JVM中的反序列化Java对象。如果RDD不适合内存，请存储不适合磁盘的分区，并在需要时从那里读取它们。
`MEMORY_ONLY_SER`	它将RDD存储为序列化Java对象(即每个分区一个字节的数组)。这通常比反序列化的对象更节省空间。
`MEMORY_AND_DISK_SER`	它类似于`MEMORY_ONLY_SER`，但是将内存中不适合的分区溢出到磁盘而不是重新计算它们。
`DISK_ONLY`	它仅将RDD分区存储在磁盘上。
`MEMORY_ONLY_2`, `MEMORY_AND_DISK_2`	它与上面的级别相同，但复制两个群集节点上的每个分区。
`OFF_HEAP`	它类似于`MEMORY_ONLY_SER`，但将数据存储在堆外内存中。必须启用堆外内存。

Spark RDD