Spark1.6.3 cache()和persist()

RDD的持久化也就是说假如我们从hdfs读取文件，形成RDD。当我们对RDD进行持久化操作之后，
，然后再针对该RDD进行action操作（这里我们假设执行count操作，中间可能经历了一系列transformation操作），虽然第一次count()操作执行完了，但是也不会清除掉RDD中的数据，而是将其缓存在内存或者磁盘上。当第二次再执行count操作时，就不会重新从hdfs上读取数据，形成新的RDD，而是直接从RDD所在的所有节点的缓存中直接读取，对数据直接执行count操作，避免了重复计算。所以如果我们合理使用RDD的持久化机制，可以有效提高应用程序的性能。

从源码来看调用cache()方法，内部调用persist()方法 :

 def cache(): this.type = persist()

persist()方法的默认的sotrageLevel 是MEMORY_ONLY，所以cache()方法默认使用内存缓存。

  def persist(): this.type = persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)

  def persist(newLevel: StorageLevel): this.type = {
 // 如果用户设置了checkpoint，我们需要覆盖旧的storage level。
 //   checkpoint机制会将RDD的数据容错到文件系统上（比如说
hdfs），如果在对RDD进行计算的时候，发现存储的数据不在了，
会先找一下checkpoint数据，如果有就是用checkpoint的数据，就不
需要去计算了。
   if (isLocallyCheckpointed){
     persist(LocalRDDCheckpointData.transformStorageLevel(newLevel), allowOverride = true)
    }else{
      persist(newLevel, allowOverride = false)
   }