RDD之间进行相互迭代计算(Transformation的转换)，当执行开启后，新RDD的生成，代表老RDD的消失。RDD的数据是过程数据，只在处理的过程中存在，一旦处理完成，就不见了。这个特性可以最大化的利用资源，老旧RDD没用了就从内存中清理，给后续的计算腾出内存空间。

例如上图，rd3被2次使用，第一次使用之后，其实RDD3就不存在了.第二次用的时候，只能基于RDD的血缘关系，从RDD1重新执行，构建出来RDD3，供RDD5使用。

上述的场景，肯定要执行优化，优化就是：RDD3如果不消失，那么RDD1→RDD2→RDD3这个链条就不会执行2次，或者更多次RDD的缓存技术：Spark提供了缓存API，可以让我们通过调用APl，将指定的RDD数据保留在内存或者硬盘上缓存的API。

#RDD3被2次使用，可以加入缓存进行优化
rdd3.cache()#缓存到内存中.
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY)      #仅内存缓存
rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_2)    #仅内存缓存，2个副本
rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)        #仅缓存硬盘上
rdd3.persist(StorageLeveL.DISK_ONLY_2)      #仅缓存硬盘上，2个副本
rdd3.Dtrsist (StorageLevet.DISK_ONLY_3)     #仅缓存硬盘上，3个副本
rdd3.per sist(StorageLeveL.MEMORY_AND_DISK) #先放内存,不够放硬盘
rdd3.persist(StorageLeve1.MEMORY_AND_DISK_2)#先放内存,不够放硬盘,2个副本
rdd3.persist(StorageLevel.OFF_HEAP)         #堆外内存（系统内存）
#如上API，自行选择使用即可
#一般建议使用rdd3.persist(StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)
#如果内存比较小的集群,建议使用rdd3.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)或者就别用缓存了用CheckPoint

#主动清理缓存的API
rdd.unpersist()

RDD缓存特点

缓存技术可以将过程RDD数据，持久化保存到内存或者硬盘上。

但是，这个保存在设定上是认为不安全的，缓存的数据在设计上是认为有丢失风险的。所以，缓存有一个特点就是：其保留RDD之间的血缘(依赖)关系，一旦缓存丢失，可以基于血缘关系的记录，重新计算这个RDD的数据。

缓存如何丢失：在内存中的缓存是不安全的，比如断电\计算任务内存不足，把缓存清理给计算让路，硬盘中因为硬盘损坏也是可能丢失的。

RDD缓存的保存过程