RDD是保留在内存中，还是在操作完成后立即从内存中清除？

RDD（Resilient Distributed Datasets）是Apache Spark中的一种数据结构，用于在分布式计算中存储和处理大规模数据集。RDD可以在内存中保留数据，也可以在操作完成后立即从内存中清除，这取决于RDD的持久化级别。

RDD的持久化级别可以通过调用persist()方法来设置。常见的持久化级别包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。不同的持久化级别决定了RDD在内存中的存储方式和清除策略。

• MEMORY_ONLY：RDD的数据会被保留在内存中，如果内存不足，部分数据可能会被清除，需要重新计算。这是最常用的持久化级别，适用于迭代计算和交互式查询等场景。
• MEMORY_AND_DISK：RDD的数据会优先存储在内存中，如果内存不足，多余的数据会被溢写到磁盘上。当需要使用溢写的数据时，会从磁盘中读取。这种方式可以保证数据的可用性，但读写磁盘会带来一定的性能开销。
• MEMORY_ONLY_SER：RDD的数据会以序列化的方式存储在内存中，可以减少内存占用，但需要在使用时进行反序列化操作，会带来一定的性能开销。

根据不同的场景和需求，可以选择合适的持久化级别来平衡内存占用和性能。

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参考链接：

• Apache Spark RDD Persistence