Spark 最重要的一个功能是它可以通 过 各种操作（ operations ）持久化（或者 缓 存）一个集合到内存中。当你持久化一个 RDD 的 时 候，每一个 节 点都将参与 计 算的所有分区数据存 储 到内存中，并且 这 些 数据可以被 这 个集合（以及 这 个集合衍生的其他集合）的 动 作（ action ）重复利用。 这 个能力使后 续 的 动 作速度更快（通常快 10 倍以上）。 对应 迭代算法和快速的交互使用来 说 ， 缓 存是一个关 键 的工具。你能通 过 persist() 或者 cache() 方法持久化一个 rdd 。首先，在 action 中 计 算得到 rdd ；然后，将其保存在每个 节 点的内存中。Spark的 缓 存是一个容 错 的技 术 -如果RDD的任何一个分区 丢 失，它 可以通 过 原有的 转换 （ transformations ）操作自 动 的重复 计 算并且 创 建出 这 个分区。此外，我 们 可以利用不同的存 储级别 存 储 每一个被持久化的RDD。例如，它允 许 我 们 持久化
集合到磁盘上、将集合作为序列化的 Java 对象持久化到内存中、在节点间复制集合或者存储集合到 Tachyon中。我 们 可以通 过传递 一个 StorageLevel 对 象 给 persist() 方法 设 置 这 些存储级别 。 cache() 方法使用了默 认 的存 储级别— StorageLevel.MEMORY_ONLY 。
完整的存 储级别介绍如下所示：
Spark也会自动持久化一些shuffle操作（如 reduceByKey ）中的中间数据，即使用户没有调用 persist 方法。 这样 的好 处 是避免了在shuffle出 错 情况下，需要重复 计 算整个 输 入。如果用户计划重用 计算过程中产生的RDD，推荐调用 persist 方法。
如何 选择 存 储级别
Spark的多个存储级别意味着在内存利用率和cpu利用效率间的不同权衡。通过下面的过程选择一个合适的存储级别：如果你的RDD适合默认的存储级别（MEMORY_ONLY），就选择默认的存储级别。因为这 是cpu利用率最高的 选项 ，会使RDD上的操作尽可能的快。如果不适合用默 认 的 级别 ， 选MEMORY_ONLY_SER。 选择 一个更快的序列化 库 提高对象的空间使用率，但是仍能够相当快的访问。
除非函数 计 算 RDD 的花 费较 大或者它 们 需要 过滤 大量的数据，不要将 RDD 存 储 到磁 盘上，否 则 ，重复 计 算一个分区就会和重磁 盘 上 读 取数据一 样 慢。如果你希望更快的 错误 恢复，可以利用重复 (replicated) 存 储级别 。所有的存 储级别 都可
以通 过 重复 计 算 丢 失的数据来支持完整的容 错 ，但是重复的数据能 够 使你在 RDD 上 继续运 行任 务 ，而不需要重复 计 算 丢 失的数据。在 拥 有大量内存的 环 境中或者多 应 用程序的 环 境中， OFF_HEAP 具有如下 优势 ：它 运 行多个 执 行者共享 Tachyon 中相同的内存池它 显 著地 减 少 垃圾 回收的花 费如果 单 个的 执 行者崩 溃 ， 缓 存的数据不会 丢 失。
删 除数据
Spark 自 动 的 监 控每个 节 点 缓 存的使用情况，利用最近最少使用原 则删 除老旧的数据。如果想手动的删除RDD，可以使用 RDD.unpersist() 方法
