在Apache Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的持久化（Persistence）是一种优化技术，用于将RDD的计算结果存储在内存或磁盘中，避免重复计算。以下是关键要点：

核心作用

1. 避免重复计算：默认情况下RDD是惰性求值，每次执行Action操作会重新计算。持久化后可直接复用结果
2. 加速迭代计算：机器学习等迭代算法中可显著提升性能
3. 容错保障：持久化数据带有Lineage信息，节点故障时可快速重建

存储级别

通过persist()或cache()方法设置，常用级别：

• MEMORY_ONLY：仅内存（默认）
• MEMORY_AND_DISK：内存不足时溢写到磁盘
• DISK_ONLY：仅磁盘
• 带_SER后缀表示序列化存储（如MEMORY_ONLY_SER）

实现示例

# 创建RDD rdd = sc.parallelize(range(1, 1000000)) # 持久化到内存（带序列化） rdd.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER) # 触发计算并缓存 rdd.count() # 后续操作直接使用缓存 result = rdd.filter(lambda x: x % 2 == 0).collect()

注意事项

1. 使用unpersist()释放资源
2. 根据集群内存情况选择存储级别
3. 缓存数据量过大时优先考虑DISK_ONLY
4. 序列化可减少内存占用但增加CPU开销

持久化是Spark性能优化的核心手段之一，合理使用可提升作业效率$$ \text{性能增益} \propto \frac{\text{复用次数}}{\text{计算成本}} $$