今天的学习目标聚焦解决重复计算的性能问题（RDD 持久化），并摆脱交互式 Shell，完成独立 Spark 应用程序的开发、打包与运行，这也是从 “零散操作” 到 “工程化开发” 的关键一步。
昨天在 Shell 中操作时发现一个问题：如果对同一个 RDD 多次执行行动操作，Spark 会重复从头计算这个 RDD 的所有依赖链。比如对处理后的单词 RDD 既执行collect()又执行saveAsTextFile()，两次行动操作会触发两次完整的计算流程，数据量小的时候没感觉，但数据量大时会严重拖慢速度。
今天重点学习的RDD 持久化就是解决这个问题的核心方案：通过cache()或persist()方法，将 RDD 的数据存储在内存中，后续操作直接读取缓存数据，无需重复计算。
- 持久化的核心用法
先明确两个方法的区别：
cache()：简化版的persist()，默认将 RDD 持久化到内存（对应存储级别MEMORY_ONLY）。
persist()：可以指定存储级别，比如MEMORY_AND_DISK（内存存不下时写入磁盘）、DISK_ONLY（仅存磁盘）等，更灵活。 - 实操验证性能差异
我在 Spark Shell 中做了一组对比测试，用一个稍大的数据集（生成 100 万条随机数的 RDD
// 1. 不使用持久化，两次行动操作
val rdd = sc.parallelize(1 to 1000000).map(_ => scala.util.Random.nextInt(1000))
// 第一次count（触发完整计算）
val start1 = System.currentTimeMillis()
rdd.count()
val end1 = System.currentTimeMillis()
println(s"第一次count耗时：${end1 - start1}ms") // 输出约120ms
// 第二次count（重复计算）
val start2 = System.currentTimeMillis()
rdd.count()
val end2 = System.currentTimeMillis()
println(s"第二次count耗时：${end2 - start2}ms") // 输出约115ms
// 2. 使用持久化，两次行动操作
val rddCache = sc.parallelize(1 to 1000000).map(_ => scala.util.Random.nextInt(1000))
rddCache.cache() // 缓存RDD
// 第一次count（触发计算并缓存）
val start3 = System.currentTimeMillis()
rddCache.count()
val end3 = System.currentTimeMillis()
println(s"缓存后第一次count耗时：${end3 - start3}ms") // 输出约125ms（略长，因为要缓存）
// 第二次count（读取缓存）
val start4 = System.currentTimeMillis()
rddCache.count()
val end4 = System.currentTimeMillis()
println(s"缓存后第二次count耗时：${end4 - start4}ms")
测试结果很直观：未缓存时两次计算耗时几乎一致，缓存后第二次计算耗时仅为第一次的 1/8，这就是持久化的核心价值。同时也注意到，缓存后的第一次计算会略慢，因为需要额外的时间将数据写入内存，这是新手容易忽略的点。