1.为什么要Cache / persist

由于spark中的RDD都是只读不可变的对象，也就是RDD的每一个transformation操作都会产生一个新的RDD。所以Spark任务中的一个优化原则就是避免创建重复的RDD而尽量复用同一个RDD。

当迭代使用到一个RDD的时候，我们不希望它重新从头trans一遍遍的计算，所以通过cache / persist的方法给他存到 内存/内&盘 中，下次使用，就直接拿出来就好了。

2.cache persist区别

cache调用了persist()，默认的persist就是MEMORY_ONLY，所以cache就是存在内存里头，而persist有12种，选吧你。

3.persist的时候用什么级别好？

针对占用内存不是很大的中间计算结果优先采用MEMORY_ONLY，它的性能最好（前提是内存要足够），也是RDD的默认策略。如果中间结果数据量稍大，可以采用MEMORY_ONLY_SER策略进行补充。

如果内存无法容纳中间数据，那么建议使用MEMORY_AND_DISK_SER策略，该策略会优先将数据缓存在内存中，只有当内存不够时才会把数据写入磁盘。另外对于分布式任务，IO资源往往比CPU资源更加紧张，序列化后的数据可以节省内存和磁盘的空间开销。

一般不用DIST_ONLY ，读起来慢的一匹，IO本来就很吃紧了，还添乱呢？