Spark的持续性存储选项包括内存存储、磁盘存储和外部存储系统（如HDFS、Amazon S3等）。
Spark 的持续性存储是指在进行数据处理时，中间结果的存储选项，Apache Spark 提供了多种持久化机制来优化内存使用和提高计算效率，以下是 Spark 中可用的几种主要持续性存储选项：
1. 内存持久化（MEMORY）
内存持久化是最快的存储级别，因为它将数据保存在 JVM 堆空间中，从而允许快速的读取操作，这种方式的缺点是如果内存不足，可能会导致一些数据被移除以腾出空间，进而可能影响任务的稳定性。
2. 磁盘持久化（DISK）
当数据量过大不适合全部放入内存中时，可以选择磁盘持久化，这会将数据写入磁盘，虽然速度比内存慢，但是可以处理更大数据量且不会因为内存限制而出现数据丢失的问题。
3. 序列化后复制（SERIALIZED）
在这种模式下，Spark 会将数据序列化后存储在节点的内存或磁盘上，序列化后的数据通常占用的空间较小，但会带来额外的序列化和反序列化的开销。
4. 外部存储（OFF_HEAP）
有时为了避免内存溢出或者优化资源使用，可以将数据存储在 JVM 之外的地方，如 Tachyon、Alluxio 或者 Hadoop 分布式文件系统（HDFS），这些存储系统能够提供可靠的数据备份和恢复机制。
5. 堆外内存存储（OFF_HEAP）
与外部存储类似，堆外内存存储将数据保存在 JVM 堆外内存中，这种存储方式适用于那些需要长时间存活的对象，以避免频繁的垃圾回收对性能的影响。
6. 非序列化复制（NONE）
这是一个特殊的存储级别，不进行任何持久化操作，在这种模式下，如果一个节点失效，那么该节点上的所有分区都必须重新计算，它通常只在有高容错保障的环境中使用，比如所有数据都可以从源头快速重新获取。
7. 堆外内存序列化（OFF_HEAP_SERIALIZED）
结合了堆外内存和非序列化的特点，数据会被序列化并存储在堆外内存中，这种方式有助于减少内存的使用量，但会增加读写数据的开销。
选择正确的持久化策略
在选择适合的持久化策略时，需要考虑以下因素：
1、有效内存: 考虑集群中的可用内存大小。
2、数据重用频率: 如果数据集需要多次使用，则应优先考虑内存中的持久化。
3、成本: 持久化操作可能会带来额外的计算和存储成本。
4、稳定性与容错性: 分析作业对于节点故障的敏感度。
根据不同的应用场景和资源情况，开发者需要权衡利弊，选择最合适的持久化级别。
相关问题与解答
Q1: 什么情况下应该选择使用堆外内存存储？
A1: 当需要减少 JVM 堆内压力，或者处理大量不需要频繁访问的数据时，可以考虑使用堆外内存存储。
Q2: SERIALIZED 和 OFF_HEAP_SERIALIZED 的区别是什么？
A2: SERIALIZED 是将数据序列化后存储在 JVM 堆内，而 OFF_HEAP_SERIALIZED 是将数据序列化后存储在 JVM 堆外，后者可以更好地防止内存溢出。
Q3: 在什么情况下应该避免使用 MEMORY 存储级别？
A3: 当处理的数据量超过可用内存容量，或者有其他重要任务同时运行在同一个 JVM 上，可能导致内存竞争时，应该避免使用 MEMORY 存储级别。
Q4: 是否所有的节点都需要有持久化数据？
A4: 不是，只有那些执行了持久化操作的任务所在的节点才会保存持久化数据，当某个节点发生故障时，只需要在该节点上重新执行相应的任务即可。
