| 持久化类型 | 特点 |
|---|---|
| cache | 默认存储级别为:RDD.cache():persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)Dataset.cache():MEMORY_AND_DISK |
| persist | 可以自定义存储级别，默认:MEMORY_AND_DISK可选： DISK_ONLY,DISK_ONLY_2, MEMORY_ONLY, MEMORY_ONLY_2, MEMORY_ONLY_SER,MEMORY_ONLY_SER_2,MEMORY_AND_DISK,MEMORY_AND_DISK_2,MEMORY_AND_DISK_SER,MEMORY_AND_DISK_SER_2NONEOFF_HEAP |
| checkpoint | 返回此数据集的检查点版本。 检查点可用于截断此数据集的逻辑计划， 这在计划可能指数增长的迭代算法中特别有用。 它将被保存到用 SparkContext#setCheckpointDir设置的检查点目录内的文件中。与 persist落盘不同的是，此处落盘在任务失败重启后可以重新使用，在迭代计算非常复杂的情况，适当 checkpoint时非常有好处的 |
注意：
1.Dataset.cache()默认MEMORY_AND_DISK是因为重新计算基础表的内存中列表示是非常昂贵的。
2. 至于persist基本就是内存、落地磁盘、是否序列化、是否备份的各种组合，
3.MEMORY_AND_DISK*的落地磁盘是在内存不够的时候才部分落地磁盘,落盘部分会进行序列化
4.DISK_ONLY*的落地磁盘是直接落盘，不在内存存储，落盘会进行序列化
5.checkpoint会删除对此Dataset父Dataset的引用，依赖链会断掉，起到切断血缘的效果
因为此时数据已经持久化到硬盘，不需要重新计算
所以在对某个ds进行checkpoint时，建议先进行一次ds持久化否则在使用checkpoint时会开启一个计算，浪费资源。
下面是存储级别的表，通过空间，cpu和性能的影响
| 级别 | 内存使用 | cpu时间 | 内存 | 磁盘 | 序列化 | 重新计算某些分区 |
|---|---|---|---|---|---|---|
MEMORY_ONLY |
High | Low | Y | N | N | Y |
MEMORY_ONLY_SER |
Low | High | Y | N | Y | Y |
MEMORY_AND_DISK |
High | Medium | Some | Some | Some | N |
MEMORY_AND_DISK_SER |
Low | High | Some | Some | Y | N |
DISK_ONLY |
Low | High | N | Y | Y | N |
使用cache、persist的好处
- 减少计算开销：Spark的计算资源是非常宝贵的，所以通过复用计算可以减少计算开销
- 时间效率：重用重复计算节省大量时间。 所以我们可以在相同时间内执行更多任务