RDD的cache和persist的区别？

参考答案：

RDD（弹性分布式数据集）的cache和persist方法在Spark中都被用于将RDD的内容保存在内存或磁盘中，以便在未来的操作中重用，从而加速计算。不过，它们之间存在一些关键区别。

默认缓存级别：
- cache方法默认的缓存级别是MEMORY_ONLY，这意味着RDD将被保存在内存中，如果内存不足，则不会进行缓存。
- persist方法则允许用户指定缓存级别，包括MEMORY_ONLY，MEMORY_AND_DISK，MEMORY_ONLY_SER，MEMORY_AND_DISK_SER，DISK_ONLY等。默认情况下，persist的缓存级别与cache不同，它是MEMORY_AND_DISK，即如果内存不足以容纳整个RDD，那么数据将被写入磁盘。
功能性与灵活性：
- cache方法是一个更简单的接口，它主要用于快速启用RDD的缓存功能，而无需考虑复杂的缓存策略。
- persist方法提供了更多的选项和灵活性，允许用户根据具体的应用场景和集群资源来选择最适合的缓存策略。

总结来说，cache和persist在功能上是相似的，都是用于缓存RDD以便后续重用。然而，它们在默认缓存级别和提供的灵活性方面有所不同。cache方法更简单，适合快速启用缓存而无需过多配置，而persist方法则提供了更多的选项，允许用户根据具体需求来定制缓存策略。