RDD緩存具有哪些特點？

RDD之間進行相互迭代計算(Transformation的轉換)，當執(zhí)行開啟后，新RDD的生成，代表老RDD的消失。RDD的數(shù)據(jù)是過程數(shù)據(jù)，只在處理的過程中存在，一旦處理完成，就不見了。這個特性可以最大化的利用資源，老舊RDD沒用了就從內存中清理，給后續(xù)的計算騰出內存空間。

例如上圖，rd3被2次使用，第一次使用之后，其實RDD3就不存在了.第二次用的時候，只能基于RDD的血緣關系，從RDD1重新執(zhí)行，構建出來RDD3，供RDD5使用。

上述的場景，肯定要執(zhí)行優(yōu)化，優(yōu)化就是：RDD3如果不消失，那么RDD1→RDD2→RDD3這個鏈條就不會執(zhí)行2次，或者更多次RDD的緩存技術：Spark提供了緩存API，可以讓我們通過調用APl，將指定的RDD數(shù)據(jù)保留在內存或者硬盤上緩存的API。

#RDD3被2次使用，可以加入緩存進行優(yōu)化
rdd3.cache()#緩存到內存中.
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)      #僅內存緩存
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_2)    #僅內存緩存，2個副本
rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)        #僅緩存硬盤上
rdd3.persist(StorageLeveL.DISK_ONLY_2)      #僅緩存硬盤上，2個副本
rdd3.Dtrsist (StorageLevet.DISK_ONLY_3)     #僅緩存硬盤上，3個副本
rdd3.per sist(StorageLeveL.MEMORY_AND_DISK) #先放內存,不夠放硬盤
rdd3.persist(StorageLeve1.MEMORY_AND_DISK_2)#先放內存,不夠放硬盤,2個副本
rdd3.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)         #堆外內存（系統(tǒng)內存）
#如上API，自行選擇使用即可
#一般建議使用rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
#如果內存比較小的集群,建議使用rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)或者就別用緩存了用CheckPoint

#主動清理緩存的API
rdd.unpersist()

RDD緩存特點

緩存技術可以將過程RDD數(shù)據(jù)，持久化保存到內存或者硬盤上。

但是，這個保存在設定上是認為不安全的，緩存的數(shù)據(jù)在設計上是認為有丟失風險的。所以，緩存有一個特點就是：其保留RDD之間的血緣(依賴)關系，一旦緩存丟失，可以基于血緣關系的記錄，重新計算這個RDD的數(shù)據(jù)。

緩存如何丟失：在內存中的緩存是不安全的，比如斷電\計算任務內存不足，把緩存清理給計算讓路，硬盤中因為硬盤損壞也是可能丟失的。

RDD緩存的保存過程：