2.0.2和2.1.1之间的Spark缓存差异

Spark是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的计算任务。Spark提供了内存计算的能力，通过将数据存储在内存中进行快速计算，从而提高了计算性能。

在Spark中，缓存是一种将数据存储在内存中的机制，以便在后续的计算中重复使用。缓存可以显著提高Spark应用程序的性能，特别是对于需要多次访问同一数据集的任务。

2.0.2和2.1.1是Spark的两个版本，它们之间的缓存差异主要体现在以下几个方面：

1. 内存管理：2.0.2版本的Spark使用了一种称为“堆外内存”的内存管理方式，即将数据存储在JVM堆外的内存中。而2.1.1版本的Spark引入了一种新的内存管理模型，称为“统一内存管理”，它将堆内和堆外内存统一管理，提高了内存利用率和性能。
2. 存储级别：Spark提供了不同的存储级别，用于控制缓存数据的持久性和内存占用。2.0.2版本的Spark支持MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK两种存储级别，而2.1.1版本的Spark新增了一个存储级别MEMORY_AND_DISK_SER_2，它将数据以序列化的方式存储在内存和磁盘上，减少了内存占用和序列化/反序列化的开销。
3. 缓存策略：2.0.2版本的Spark使用LRU（最近最少使用）缓存策略，即当内存不足时，Spark会将最近最少使用的数据从缓存中移除。而2.1.1版本的Spark引入了一种新的缓存策略，称为LRU_WITH_COUNT，它不仅考虑了数据的使用频率，还考虑了数据的大小，从而更加智能地管理缓存。
4. 缓存性能：2.1.1版本的Spark在缓存性能方面进行了一些优化，包括减少了缓存数据的序列化/反序列化开销、改进了缓存数据的压缩算法等，从而提高了缓存的性能和效率。

对于Spark缓存的应用场景，主要包括以下几个方面：

1. 迭代计算：对于需要多次迭代的计算任务，可以将中间结果缓存起来，以便在后续的迭代中重复使用，从而加快计算速度。
2. 交互式查询：对于需要快速响应用户查询的场景，可以将查询结果缓存起来，以便在后续的查询中直接使用缓存数据，提高查询性能。
3. 数据挖掘和机器学习：对于大规模的数据挖掘和机器学习任务，可以将输入数据和中间结果缓存起来，以便在后续的计算中重复使用，减少计算时间。

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