1. 功能本質
persist：這是一個通用的持久化方法，能夠指定多種不同的存儲級別。存儲級別決定了數據的存儲位置（如內存、磁盤）以及存儲形式（如是否序列化）。
2. 存儲級別指定
persist：可以通過傳入 StorageLevel 參數來指定不同的持久化級別。常見的持久化級別有：
MEMORY_ONLY：將 RDD 以 Java 對象的形式存儲在 JVM 的內存中。若內存不足，部分分區將不會被緩存，需要時會重新計算。
MEMORY_AND_DISK：優先把 RDD 以 Java 對象的形式存儲在 JVM 的內存中。若內存不足，會把多余的分區存儲到磁盤上。
DISK_ONLY：將 RDD 的數據存儲在磁盤上。
MEMORY_ONLY_SER：將 RDD 以序列化的 Java 對象形式存儲在內存中，相較于 MEMORY_ONLY，序列化后占用的內存空間更小，但讀取時需要進行反序列化操作，會帶來一定的性能開銷。
MEMORY_AND_DISK_SER：優先將 RDD 以序列化的 Java 對象形式存儲在內存中，內存不足時存儲到磁盤上。
cache：不能指定存儲級別，它固定使用 MEMORY_ONLY 存儲級別。
3.persist的示例
下面我們以DISK_ONLY為例，改寫上面的程序，驗證它的持久化效果。具體要改動的地方有兩個： 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()?的核心優勢
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靈活性：可根據數據大小、集群資源選擇最優存儲策略。
-
性能優化：
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內存充足時用?
MEMORY_ONLY?避免磁盤 IO。 -
內存不足時用?
MEMORY_AND_DISK?避免頻繁重計算。
-
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資源平衡：通過序列化（如?
MEMORY_ONLY_SER）減少內存占用，降低 OOM 風險。
5. 何時使用?persist()？
適用場景
-
迭代算法：如機器學習中的梯度下降、圖計算的 PageRank。
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多階段計算：同一數據集被多次用于不同操作（如過濾、聚合、JOIN）。
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交互式分析：在 Spark Shell 或 Notebook 中多次查詢同一數據集。
不適用場景
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數據僅使用一次：緩存反而浪費資源。
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存儲成本高于計算成本：如數據極大且后續操作簡單。
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