为什么spark不卸载内存，即使使用unpersist

Spark不会自动卸载内存，即使使用unpersist方法，是因为Spark的设计思想是尽可能高效地利用内存资源，以减少磁盘IO的开销，提高计算速度和性能。下面是对这个问题的详细解答：

Spark是一种基于内存的分布式计算框架，通过将数据加载到内存中进行处理，能够极大地加快计算速度。Spark通过在内存中维护弹性分布式数据集（RDD）来实现数据的高效处理。当对一个RDD执行unpersist操作时，Spark会尝试从内存中移除该RDD的数据，但并不一定会立即成功释放全部内存。

以下是为什么Spark不卸载内存的一些原因：

1. 数据复用：Spark允许在多个操作之间复用RDD。如果在一个操作之后立即卸载RDD的内存，那么在下一个操作中再次使用该RDD时就需要重新加载数据，增加了磁盘IO的开销。因此，保留RDD的内存状态可以提高计算效率。
2. 惰性求值：Spark使用惰性求值策略，即只有当需要计算结果时才会执行计算。因此，如果一个RDD在之后的计算中没有被使用，即使执行了unpersist操作，也不会立即释放内存，因为Spark并不知道该RDD是否会在后续计算中使用。
3. 内存管理：Spark的内存管理器负责对内存进行优化和管理，根据内存使用情况来决定是否卸载RDD的内存。内存管理器会根据预先定义的策略，在需要时逐步释放不再使用的RDD的内存。这样可以避免频繁的内存操作，提高整体性能。
4. 数据存储级别：Spark提供了不同的数据存储级别，包括内存和磁盘等。通过设置适当的存储级别，可以控制数据在内存中的存储方式和占用空间，以满足不同计算任务的需求。即使在内存中存储数据的情况下，Spark也会根据内存管理策略来决定是否卸载内存。

总结起来，Spark不会立即卸载内存是为了提高计算效率和性能。保留RDD的内存状态可以减少磁盘IO的开销，并且通过内存管理器智能地管理内存资源，避免频繁的内存操作。这种设计思想使得Spark能够在大规模数据处理和复杂计算任务中发挥更好的性能。