本节书摘来自华章计算机《Spark与Hadoop大数据分析》一书中的第3章，第3.5节,作者：文卡特·安卡姆（Venkat Ankam） 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。
Spark 的一个独特功能是在内存中持久化 RDD。你可以使用 persist 或 cache 变换来持久化 RDD，如下所示：
上述两个语句都是相同的，并且会在 MEMORY_ONLY 存储级别缓存数据。它们的区别在于：cache 是指 MEMORY_ONLY 存储级别，而 persist 可以根据需要选择不同的存储级别，如下表所示。当第一次使用动作来进行计算时，它将保存在节点上的内存中。了解缓存 RDD 的百分比及其大小的最简单方法是检查管理界面中的 Storage 选项卡，如图3-11 所示：
图3-11 缓存的 RDD：缓存的百分比和大小3.5.1 存储级别 根据应用需求的需要，RDD 可以用不同的存储级别来存储。下表显示了 Spark 的存储级别及其含义。
3.5.2 应该选择哪个存储级别Spark 的各个存储级别在内存占用和 CPU 效率之间提供不同的权衡。你可以按照下面的过程选择其中一个：如果整个 RDD 能放进内存中，请选择 MEMORY_ONLY。使用 MEMORY_ONLY_SER 以获得更好的紧凑性和更好的性能。这对 Python 并不重要，因为它的对象总是会用 pickle 库序列化。如果重新计算比从磁盘读取的开销更大，请使用 MEMORY_AND_DISK。不要复制 RDD 存储，除非你需要快速的故障恢复。
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