RDD的持久化/缓存
在实际开发中某些RDD的计算或转换可能会比较耗费时间，如果这些RDD后续还会频繁的被使用到，那么可以将这些RDD进行持久化/缓存，这样下次再使用到的时候就不用再重新计算了，提高了程序运行的效率
持久化/缓存API详解
●persist方法和cache方法
RDD通过persist或cache方法可以将前面的计算结果缓存，但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的action时，该RDD将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。
通过查看RDD的源码发现cache最终也是调用了persist无参方法(默认存储只存在内存中)
代码演示
●启动集群和spark-shell
●将一个RDD持久化，后续操作该RDD就可以直接从缓存中拿
val rdd1 = sc.textFile("hdfs://node01:8020/wordcount/input/words.txt")
val rdd2 = rdd1.flatMap(x=>x.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_)
rdd2.cache //缓存/持久化
rdd2.sortBy(_._2,false).collect //触发action,会去读取HDFS的文件,rdd2会真正执行持久化
rdd2.sortBy(_._2,false).collect //触发action,会去读缓存中的数据,执行速度会比之前快,因为rdd2已经持久化到内存中了
●存储级别
默认的存储级别都是仅在内存存储一份，Spark的存储级别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的
| 持久化级别 | 说明 |
|---|---|
| MEMORY_ONLY(默认) | 将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。 如果没有足够的内存存储RDD，则某些分区将不会被缓存，每次需要时都会重新计算。 这是默认级别。 |
| MEMORY_AND_DISK | |
| (开发中可以使用这个) | 说明将RDD以非序列化的Java对象存储在JVM中。如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上．需要时则会从磁盘上读取 |
| MEMORY_ONLY_SER | |
| (Java and Scala) | 将RDD以序列化的Java对象(每个分区一个字节数组)的方式存储．这通常比非序列化对象(deserialized objects)更具空间效率，特别是在使用快速序列化的情况下，但是这种方式读取数据会消耗更多的CPU。 |
| MEMORY_AND_DISK_SER (Java and Scala) | 与MEMORY_ONLY_SER类似，但如果数据在内存中放不下，则溢写到磁盘上，而不是每次需要重新计算它们。 |
| DISK_ONLY | 将RDD分区存储在磁盘上。 |
| MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2等 | 说明 |
总结
1.RDD持久化/缓存的目的是为了提高后续操作的速度
2.缓存的级别有很多，默认只存在内存中,开发中使用memory_and_disk
3.只有执行action操作的时候才会真正将RDD数据进行持久化/缓存
4.实际开发中如果某一个RDD后续会被频繁的使用，可以将该RDD进行持久化/缓存
