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Spark最重要的一个功能，就是在不同操作间，持久化（或缓存）一个数据集在内存中。当你持久化一个RDD，每一个结点都将把它的计算分块结果保存在内存中，并在对此数据集（或者衍生出的数据集）进行的其它动作中重用。这将使得后续的动作(Actions)变得更加迅速（通常快10倍）。缓存是用Spark构建迭代算法的关键。
你可以用persist()或cache()方法来标记一个要被持久化的RDD，然后一旦首次被一个动作（Action）触发计算，它将会被保留在计算结点的内存中并重用。Cache有容错机制，如果RDD的任一分区丢失了，通过使用原先创建它的转换操作，它将会被自动重算（不需要全部重算，只计算丢失的部分）。当需要删除被持久化的RDD，可以用unpersistRDD()来完成该工作。
此外，每一个RDD都可以用不同的保存级别进行保存，从而允许你持久化数据集在硬盘，或者在内存作为序列化的Java对象（节省空间），甚至于跨结点复制。这些等级选择，是通过将一个org.apache.spark.storage.StorageLevel对象传递给persist()方法进行确定。cache()方法是使用默认存储级别的快捷方法，也就是StorageLevel.MEMORY_ONLY(将反序列化的对象存入内存）。
StorageLevel有五个属性，分别是：useDisk_是否使用磁盘，useMemory_是否使用内存，useOffHeap_是否使用堆外内存如：Tachyon，deserialized_是否进行反序列化，replication_备份数目。
完整的可选存储级别如下：
存储级别的选择
Spark的不同存储级别，旨在满足内存使用和CPU效率权衡上的不同需求。我们建议通过以下的步骤来进行选择：
•如果你的RDDs可以很好的与默认的存储级别(MEMORY_ONLY)契合，就不需要做任何修改了。这已经是CPU使用效率最高的选项，它使得RDDs的操作尽可能的快。•如果不行，试着使用MEMORY_ONLY_SER并且选择一个快速序列化的库使得对象在有比较高的空间使用率的情况下，依然可以较快被访问。
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尽可能不要存储到硬盘上，除非计算数据集的函数，计算量特别大，或者它们过滤
了大量的数据。否则，重新计算一个分区的速度，和与从硬盘中读取基本差不多快。
感谢各位的阅读，以上就是“RDD的持久化怎么理解”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对RDD的持久化怎么理解这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
