3.5 RDD持久化机制

一、RDD持久化
（一）引入持久化的必要性
Spark中的RDD是懒加载的，只有当遇到行动算子时才会从头计算所有RDD，而且当同一个RDD被多次使用时，每次都需要重新计算一遍，这样会严重增加消耗。为了避免重复计算同一个RDD，可以将RDD进行持久化。
Spark中重要的功能之一是可以将某个RDD中的数据保存到内存或者磁盘中，每次需要对这个RDD进行算子操作时，可以直接从内存或磁盘中取出该RDD的持久化数据，而不需要从头计算才能得到这个RDD。
（二）案例演示持久化操作
1、RDD的依赖关系图
读取文件，进行一系列操作，有多个RDD，如下图所示。

2、不采用持久化操作
在上图中，对RDD3进行了两次算子操作，分别生成了RDD4和RDD5。若RDD3没有持久化保存，则每次对RDD3进行操作时都需要从textFile()开始计算，将文件数据转化为RDD1，再转化为RDD2，最终才得到RDD3。

查看要操作的HDFS文件

以集群模式启动Spark Shell

按照图示进行操作，得RDD4和RDD5

查看RDD4内容，会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD4跑一趟

显示RDD5内容，也会从RDD1到RDD2到RDD3到RDD5跑一趟

3、采用持久化操作
可以在RDD上使用persist()或cache()方法来标记要持久化的RDD（cache()方法实际上底层调用的是persist()方法）。在第一次行动操作时将对数据进行计算，并缓存在节点的内存中。Spark的缓存是容错的：如果缓存的RDD的任何分区丢失，Spark就会按照该RDD原来的转换过程自动重新计算并缓存。

计算到RDD3时，标记持久化

计算RDD4，就是基于RDD3缓存的数据开始计算，不用从头到尾跑一趟

计算RDD5，就是基于RDD3缓存的数据开始计算，不用从头到尾跑一趟

二、存储级别
（一）持久化方法的参数
利用RDD的persist()方法实现持久化，向persist()方法中传入一个StorageLevel对象指定存储级别。每个持久化的RDD都可以使