1.概述
Spark的開發調優有一個原則，即對多次使用的RDD進行持久化。如果要對一個RDD進行持久化，只要對這個RDD調用cache和persist即可。
cache方法表示：使用非序列化的方式將RDD的數據全部嘗試持久化到內存中，cache只是一個transformtion，是lazy的，必須通過一個action觸發，才能真正的將該RDD cache到內存中。
persist方法表示：手動選擇持久化級別，並使用指定的方式進行持久化。
2.緩存類型
NONE :什麼類型都不是
DISK_ONLY：磁盤
DISK_ONLY_2：磁盤；雙副本
MEMORY_ONLY： 內存；反序列化；把RDD作為反序列化的方式存儲，假如RDD的內容存不下，剩餘的分區在以後需要時會重新計算，不會刷到磁盤上。
MEMORY_ONLY_2：內存；反序列化；雙副本
MEMORY_ONLY_SER：內存；序列化；這種序列化方式，每一個partition以字節數據存儲，好處是能帶來更好的空間存儲，但CPU耗費高
MEMORY_ONLY_SER_2 : 內存；序列化；雙副本
MEMORY_AND_DISK：內存 + 磁盤；反序列化；雙副本；RDD以反序列化的方式存內存，假如RDD的內容存不下，剩餘的會存到磁盤
MEMORY_AND_DISK_2 : 內存 + 磁盤；反序列化；雙副本
MEMORY_AND_DISK_SER：內存 + 磁盤；序列化
MEMORY_AND_DISK_SER_2：內存 + 磁盤；序列化；雙副本
*********** 序列化能有效減少存儲空間，默認MEMORY_ONLY
3.如何選擇存儲級別
如果RDD對於默認的存儲級別是滿足的，就不要選擇其他了。這是性能最優的，最高效的（前提內存要足夠，這是第一選擇）
如果MEMORY_ONLY不一定滿足（即：內存不夠），可以嘗試使用MEMORY_ONLY_SER再加上一個序列化框架（kyro），這樣內存的空間更好。序列化就是為了減少空間
不要把數據寫到磁盤，成本是非常高的。當數據太大的時候，可以過濾一部分數據再存，這樣的話可能會更快
可以使用副本的存儲級別能更快的容錯，所以的storage level都提供了副本機制，這個機制能讓你繼續再RDD上運行task，並不需要等待重新計算。（從另外的節點拿）
************************首選第1種方式，滿足不了再使用第2種。後兩種不推薦
4.移除緩存數據
Spark會自動地監控每個節點的使用情況，以一種LRU的機制（least-recently-used：最近很少使用）去自動移除。如果想手工代替這種自動去移除，可以使用RDD.unpersist去處理
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