RDD的cache和persist的区别？
在 Spark 中，cache() 和 persist() 都是用于将 RDD 持久化的方法，但它们之间存在一些差异。
- cache()
cache()方法是persist()方法的一种特例。当你调用 RDD 的cache()方法时，它实际上是调用了persist()方法，并使用了默认的存储级别。- 默认的存储级别通常是将数据存储在内存中（MEMORY_ONLY）。这意味着当你使用
cache()时，RDD 将会被默认以序列化的形式存储在内存中。 - 使用
cache()是非常方便的，特别是当你想要简单地将 RDD 保存在内存中，并且不需要特别指定存储级别时。
- persist()
persist()方法提供了更多的灵活性。它允许你指定 RDD 的存储级别。除了默认的 MEMORY_ONLY 之外，还有其他几种存储级别，例如 MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER（序列化存储在内存）、DISK_ONLY 等。- 使用
persist()可以根据具体的需求和资源限制选择最适合的存储策略。例如，如果 RDD 太大而不能完全放入内存，可以选择 MEMORY_AND_DISK 级别，这样当内存不足以存储整个 RDD 时，未存储的部分可以溢写到磁盘。 persist()方法在处理大型数据集或者对性能优化有特殊要求的场景中特别有用。
总结：
cache()是一种简化的persist()，默认将 RDD 存储在内存中。persist()提供了更多的存储级别选择，可以根据需要选择不同的数据存储策略。
在实际使用中，选择使用 cache() 还是 persist() 取决于具体的应用场景和对性能及资源使用的考虑。