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🌟Spark中cache与persist的魅力及unpersist的妙用🌟

导读 在Spark的世界里，`cache` 和 `persist` 是提升性能的重要工具。它们的主要作用是将数据集存储在内存中，以便后续操作可以快速访问，减...

在Spark的世界里，`cache` 和 `persist` 是提升性能的重要工具。它们的主要作用是将数据集存储在内存中，以便后续操作可以快速访问，减少重复计算的时间成本。✨ cache 实际上是 `persist` 的简化版，它默认将数据存储为MEMORY_ONLY级别，而 `persist` 则允许用户自定义存储级别，比如 MEMORY_AND_DISK 或 DISK_ONLY 等，灵活应对不同场景的需求。💪

那么，`unpersist` 又是什么呢？简单来说，它是释放缓存资源的关键操作。当数据不再需要频繁使用时，调用 `unpersist` 可以释放内存空间，避免占用过多资源导致系统卡顿。🔄

合理运用这三者，不仅能优化Spark作业效率，还能有效管理集群资源，让大数据处理更加流畅！💫

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