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Persistence
回到本章开头的例子，我们可以把“年度-气温”的中间数据集缓存在内存中：
scala> tuples.cache()
res1: tuples.type = MappedRDD[4] at map at :18
调用cache()不会立刻把RDD缓存到内存中，只是对这个RDD做一个标记，当Spark job运行的时候，实际的缓存行为才会发生。因此我们首先强制运行一个job：
scala> tuples.reduceByKey((a, b) => Math.max(a, b)).foreach(println(_))
INFO BlockManagerInfo: Added rdd_4_0 in memory on 192.168.1.90:64640
INFO BlockManagerInfo: Added rdd_4_1 in memory on 192.168.1.90:64640
(1950,22)
(1949,111)
关于BlockManagerInfo的日志显示，作为job运行的一部分，RDD的分区会被保持在内存中。日志显示这个RDD的编号是4（在调用cache()方法之后的控制台输出中，也能看到这个信息），它包含两个分区，标签分别是0和1。如果在这个缓存的数据集上运行另一个job，我们会看到这个RDD将从内存中加载。这次我们计算最低气温：
scala> tuples.reduceByKey((a, b) => Math.min(a, b)).foreach(println(_))
INFO BlockManager: Found block rdd_4_0 locally
INFO BlockManager: Found block rdd_4_1 locally
(1949,78)
(1950,-11)
这是在微小数据集上的简单示例，但是对于更大的job，节省的时间将很可观。在MapReduce中，为了执行另一个计算，输入数据集必须再次从磁盘加载。即使中间数据可以作为输入（比如一个清洗后的数据集，无效行和不必要的字段都已移除），也不能改变“数据必须从磁盘加载”的事实，这是很慢的。Spark会把数据集缓存在一个跨集群的内存高速缓存中，这就意味着任何基于此数据集的计算都会执行的非常快。
在对数据进行交互式探索时，这种效率是极其有用的。这也自然适合某些类型的算法，比如迭代算法，一次迭代计算的结果可以缓存在内存中，成为下次迭代计算的输入。这种算法也可以用MapReduce实现，每次迭代都是一个单独的MapReduce job，因此每次迭代的结果必须写入磁盘，然后在下次迭代时再读回来。
缓存的RDD只能被同一个application中的job获取。要在不同的application之间共享数据集，第一个application必须使用某个saveAs*()方法（saveAsTextFile()，saveAsHadoopFile()等等）来写到外部存储中，然后第二个application使用SparkContext中的对应方法（textFile()，hadoopFile()等等）再次加载。同样的，当一个application终止时，它缓存的所有RDD都被销毁，除非显式的保存下来，否则不能再次访问。
Persistence levels
调用cache()会把RDD的每个分区持久化到执行器（executor）的内存中。如果执行器没有足够的内存来存储这个RDD分区，计算不会失败，相反该分区将会根据需要进行重算。对于带有很多trsansformation的复杂程序，这是很昂贵的。因此Spark提供了不同类型的持久化行为供用户选择，在调用persist()时指定StorageLevel参数即可。
默认的持久化级别是MEMORY_ONLY，这种方式使用对象的常规内存表示。要使用更紧凑的表现形式，可以把分区中的元素序列化为字节数组（byte array）。这种级别是MEMORY_ONLY_SER，相比MEMORY_ONLY，这种级别会导致CPU的压力，如果序列化之后的RDD分区能够适应内存，而常规的内存表示不适合，那么这种压力就是值得的。MEMORY_ONLY_SER还会减轻垃圾回收的压力，因为每个RDD都以字节数组的形式存储，而不是很多的对象。
在driver程序的日志文件中，检查BlockManager相关的信息，可以看到一个RDD分区是否不适合内存。另外，每个driver的SparkContext会在4040端口启动一个HTTP服务，提供关于运行环境以及正在运行的job的有用信息，包括缓存的RDD分区的信息。
默认情况下，使用常规的Java序列化框架来序列化RDD分区，不过Kryo序列化框架（下节讨论）通常是更好的选择，在大小和速度两方面都更优秀。如果把序列化后的分区进行压缩，可以节省更多的空间（再一次付出CPU的代价），设置spark.rdd.compress属性为true来启用压缩，属性spark.io.compression.codec是可选设置。
如果重算一个数据集非常昂贵，那么MEMORY_AND_DISK（如果数据集在内存中放不下，就写到磁盘上）或者MEMORY_AND_DISK_SER（如果序列化后的数据集在内存中放不下，就写到磁盘上）是合适的。
还有一些更高级的和实验中的持久化级别，用来在集群中的多个节点上复制分区，或者使用off-heap内存——更多细节，查看Spark文档。
Serialization
在Spark中需要考虑序列化的两个方面：序列化数据和序列化函数（或闭包）。
Data
首先来看数据的序列化。默认情况下，Spark使用Java序列化框架在执行器之间的网络上传输数据，或者以序列化的形式来缓存数据。对程序员来说，Java的序列化很好理解，只需确定你使用的类实现了java.io.Serializable接口或者java.io.Externalizable接口，但从性能和大小的角度来看，这种方式的效率不高。
对于大多数的Spark程序，更好的选择是Kryo序列化框架。Kryo是一个高效的通用的Java序列化库。要使用Kryo，在driver程序的SparkConf上设置spark.serializer属性如下：
conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer")
Kryo不要求你的类实现特定接口，因此简单的Java对象不需要任何改动即可在RDD中使用。话虽如此，如果在使用一个类之前把它注册到Kryo会更加高效。这是因为Kryo会创建一个引用，指向那个序列化对象的类（一个对象对应一个引用），如果类已注册，该引用是个整数ID，如果类没有注册，该引用是类的全名。这个引导仅仅适用于你自己的类，Scala类和许多其他的框架类（比如Avro Generic或者Thrift类）已经由Spark注册了。
向Kryo注册类也很简单。创建一个KryoRegistrator的子类，覆盖registerClasses()方法：
class CustomKryoRegistrator extends KryoRegistrator {
override def registerClasses(kryo: Kryo) {
kryo.register(classOf[WeatherRecord])
}
}
最后，在driver程序中，把属性spark.kryo.registrator设置为你的KryoRegistrator实现类的完整类名：
conf.set("spark.kryo.registrator", "CustomKryoRegistrator")
Functions
通常，函数的序列化将"刚好工作"：在Scala中，函数都是可序列化的，使用标准Java序列化机制。这也是Spark向远程执行器节点发送函数时使用的方式。即使在本地模式下运行，Spark也会序列化函数。如果你在无意中引入了不可序列化的函数（比如，从一个非序列化类的方法转换过来的函数），你会在开发过程的早期阶段发现它。
Shared Variables
Spark程序经常需要访问一些数据，这些数据不是一个RDD的一部分。例如，下面的程序在一个map()操作中使用了一个查找表（lookup table）：
val lookup = Map(1 -> "a", 2 -> "e", 3 -> "i", 4 -> "o", 5 -> "u")
val result = sc.parallelize(Array(2, 1, 3)).map(lookup(_))
assert(result.collect().toSet === Set("a", "e", "i"))
这段程序会正确工作（变量lookup被序列化为闭包的一部分，传递给map()），但是还有一个更高效的方式来达到同样的目的：使用广播变量。
Broadcast Variables
广播变量在序列化之后发送给每一个执行器，在那里缓存起来，因此后续的任务可以在需要时访问。这与普通的变量不同。普通的变量会序列化为闭包的一部分，然后在网络上传输，一个任务一次传输。广播变量的角色，与MapReduce中的分布式缓存相似，不过Spark内部的实现是把数据存储在内存中，仅当内存被耗尽时才写到磁盘。
广播变量的创建方法是，把需要广播的变量传递给SparkContext的broadcast()方法。T类型的变量被包装进Broadcast[T]，然后返回：
val lookup: Broadcast[Map[Int, String]] =
sc.broadcast(Map(1 -> "a", 2 -> "e", 3 -> "i", 4 -> "o", 5 -> "u"))
val result = sc.parallelize(Array(2, 1, 3)).map(lookup.value(_))
assert(result.collect().toSet === Set("a", "e", "i"))
在RDD的map()操作中，调用这个广播变量的value来访问它。
顾名思义，广播变量是单向传送的，从driver到task——没有办法更新一个广播变量，然后回传给driver。为此，我们需要一个累加器。
Accumulators
累加器是一个共享变量，和MapReduce中的计数器一样，任务只能对其增加。在job完成以后，累加器的最终值可以在driver程序中获取。下面的例子中，使用累加器计算一个整数RDD中的元素数量，同时使用reduce()操作对RDD中的值求和：
val count: Accumulator[Int] = sc.accumulator(0)
val result = sc.parallelize(Array(1, 2, 3))
.map(i => { count += 1; i })
.reduce((x, y) => x + y)
assert(count.value === 3)
assert(result === 6)
第一行代码使用SparkContext的accumulator()方法，创建了一个累加器变量count。map()操作是一个恒等函数，副作用是增加count。当Spark job的结果计算出来之后，累加器的值通过调用value来访问。
在这个例子中，我们使用一个Int作为累加器，但任何的数值类型都是可以的。Spark还提供了两种方法，一是使用累加器的结果类型与“被增量”的类型不同（参见SparkContext的accumulable()方法），二是可以累加可变集合中的值（通过accumulableCollection()）。