spark持久化机制

Spark的持久化机制是指将RDD（弹性分布式数据集）的数据保存在内存或磁盘上，以便在后续的计算中重用。这样可以避免重复计算和提高计算性能。

Spark提供了多种持久化级别，包括内存、磁盘和序列化等。下面是Spark持久化机制的几个关键点：

1. 内存持久化：Spark可以将RDD的数据存储在内存中，以便在后续的计算中快速访问。内存持久化可以大大加速迭代算法和交互式查询等工作负载。

2. 磁盘持久化：如果内存不足以容纳所有的数据，Spark可以将RDD的部分数据写入磁盘。磁盘持久化可以保证数据的可靠性，并且可以处理大规模数据集。

3. 序列化：Spark可以选择对RDD进行序列化，将其转换为字节流进行存储。序列化可以减少内存占用，并提高网络传输效率。

4. 持久化级别：Spark提供了多个持久化级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。用户可以根据自己的需求选择适当的持久化级别。

5. 懒加载：Spark的持久化机制是懒加载的，即在第一次计算RDD时才会将其持久化到内存或磁盘上。这样可以避免不必要的数据持久化。