spark持久化机制会缩短spark程序运行时长吗

Spark的持久化机制可以显著缩短Spark程序的运行时长。持久化机制允许将RDD（弹性分布式数据集）在内存中进行缓存，以便在后续的计算中重复使用。这样可以避免重复计算和磁盘IO，从而提高程序的执行效率。

当一个RDD被持久化到内存中后，后续的操作可以直接使用该RDD，而无需重新计算或从磁盘读取数据。这样可以大大减少计算时间，特别是对于迭代算法或需要多次重复计算的任务来说，效果更为明显。

Spark提供了多种持久化级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。根据数据大小和内存容量的不同，可以选择合适的持久化级别来平衡内存和磁盘之间的存储开销。

总结来说，通过使用Spark的持久化机制，可以将中间结果缓存在内存中，避免重复计算和磁盘IO，从而大幅度缩短Spark程序的运行时长。