简述Spark中7种存储级别？

参考答案：

Spark中提供了多种存储级别，以适应不同的数据处理需求。以下是Spark中的7种主要存储级别：

MEMORY_ONLY：将数据以未序列化的Java对象格式保存在内存中。如果内存不足以存储整个数据集，则部分数据不会被缓存。
MEMORY_AND_DISK：优先尝试将数据以未序列化的Java对象格式保存在内存中。如果内存不足，则溢出到磁盘上。
MEMORY_ONLY_SER：与MEMORY_ONLY类似，但数据会被序列化后保存在内存中。序列化可以减少内存占用，但可能增加CPU开销。
MEMORY_AND_DISK_SER：与MEMORY_AND_DISK类似，但数据会被序列化后保存。如果内存不足，序列化后的数据会溢出到磁盘上。
DISK_ONLY：将所有数据以未序列化的Java对象格式写入磁盘文件中。这通常用于内存有限，但磁盘空间充足的情况。
MEMORY_ONLY_2, MEMORY_AND_DISK_2, 等：对于上述任意一种持久化策略，如果加上后缀_2，代表将每个持久化的数据都复制一份副本，并将副本保存到其他节点上，以增加容错性。

这些存储级别允许用户根据他们的应用程序和数据集的特性来选择最合适的缓存策略。例如，如果数据集很小并且频繁使用，MEMORY_ONLY可能是一个好的选择。对于更大的数据集或当内存有限时，可能需要使用涉及磁盘的存储级别。序列化通常用于减少内存占用，但可能会增加CPU的使用。

在选择存储级别时，用户需要权衡内存使用、磁盘I/O、CPU开销以及容错性等因素。不同的存储级别适用于不同的场景和工作负载，因此选择合适的存储级别对于优化Spark应用程序的性能至关重要。