- cache与persist
cache 能够让重复数据在同一个 application 中的 jobs 间共享。RDD的cache()方法其实调用的就是persist方法，缓存策略均为MEMORY_ONLY。
下面简单引入一下cache的机制：
哪些 RDD 需要 cache？
会被重复使用的（但不能太大）。
用户怎么设定哪些 RDD 要 cache？
因为用户只与 driver program 打交道，因此只能用 rdd.cache() 去 cache 用户能看到的 RDD。所谓能看到指的是调用 transformation() 后生成的 RDD，而某些在 transformation() 中 Spark 自己生成的 RDD 是不能被用户直接 cache 的，比如 reduceByKey() 中会生成的 ShuffledRDD、MapPartitionsRDD 是不能被用户直接 cache 的。
driver program 设定 rdd.cache() 后，系统怎么对 RDD 进行 cache？
先不看实现，自己来想象一下如何完成 cache：当 task 计算得到 RDD 的某个 partition 的第一个 record 后，就去判断该 RDD 是否要被 cache，如果要被 cache 的话，将这个 record 及后续计算的到的 records 直接丢给本地 blockManager 的 memoryStore，如果 memoryStore 存不下就交给 diskStore 存放到磁盘。
实际实现与设想的基本类似，区别在于：将要计算 RDD partition 的时候（而不是已经计算得到第一个 record 的时候）就去判断 partition 要不要被 cache。如果要被 cache 的话，先将 partition 计算出来，然后 cache 到内存。cache 只使用 memory，写磁盘的话那就叫 checkpoint 了。
调用 rdd.cache() 后， rdd 就变成 persistRDD 了，其 StorageLevel 为 MEMORY_ONLY。persistRDD 会告知 driver 说自己是需要被 persist 的。
cached RDD 怎么被读取
下次计算（一般是同一 application 的下一个 job 计算）时如果用到 cached RDD，task 会直接去 blockManager 的 memoryStore 中读取。具体地讲，当要计算某个 rdd 中的 partition 时候（通过调用 rdd.iterator()）会先去 blockManager 里面查找是否已经被 cache 了，如果 partition 被 cache 在本地，就直接使用 blockManager.getLocal() 去本地 memoryStore 里读取。如果该 partition 被其他节点上 blockManager cache 了，会通过 blockManager.getRemote() 去其他节点上读取。
cache与persist的唯一区别在于： cache只有一个默认的缓存级别MEMORY_ONLY ，而persist可以根据StorageLevel设置其它的缓存级别。这里注意一点cache或者persist并不是action
- cache与checkpoint
关于这个问题，Tathagata Das 有一段回答: There is a significant difference between cache and checkpoint.Cache materializes the RDD and keeps it in memory and/or disk（其实只有 memory）. But the lineage（也就是 computing chain） of RDD (that is, seq of operations that generated the RDD) will be remembered, so that if there are node failures and parts of the cached RDDs are lost, they can be regenerated. However, checkpoint saves the RDD to an HDFS file and actually forgets the lineage completely. This is allows longlineages to be truncated and the data to be saved reliably in HDFS (which is naturally fault tolerant by replication).
即cache 和 checkpoint 的显著区别是：cache把 RDD 计算出来然后放在内存中， 但是RDD 的依赖链也不能丢掉， 当某个点某个 executor 宕了， 上面cache 的RDD就会丢掉， 需要通过依赖链重新计算出来；而 checkpoint 是把 RDD 保存在 HDFS中， 是多副本可靠存储，所以依赖链就可以丢掉了，就斩断了依赖链，因为checkpoint是需要把 job 重新从头算一遍， 最好先cache一下， checkpoint就可以直接保存缓存中的 RDD 了， 就不需要重头计算一遍了， 对性能有极大的提升。
这里值得注意的是：cache 机制是每计算出一个要 cache 的 partition 就直接将其 cache 到内存了。但 checkpoint 没有使用这种第一次计算得到就存储的方法，而是等到 job 结束后另外启动专门的 job 去完成 checkpoint 。也就是说需要 checkpoint 的 RDD 会被计算两次。因此，在使用 rdd.checkpoint() 的时候，建议加上 rdd.cache()，这样第二次运行的 job 就不用再去计算该 rdd 了，直接读取 cache 写磁盘。
- persist与checkpoint
rdd.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 与 checkpoint 区别的是：前者虽然可以将 RDD 的 partition 持久化到磁盘，但该 partition 由 blockManager 管理。一旦 driver program 执行结束，也就是 executor 所在进程 CoarseGrainedExecutorBackend stop，blockManager 也会 stop，被 cache 到磁盘上的 RDD 也会被清空（整个 blockManager 使用的 local 文件夹被删除）。而 checkpoint 将 RDD 持久化到 HDFS 或本地文件夹，如果不被手动 remove 掉（ 话说怎么 remove checkpoint 过的 RDD？ ），是一直存在的，也就是说可以被下一个 driver program 使用，而 cached RDD 不能被其他 dirver program 使用。
总结
Spark相比Hadoop的优势在于尽量不去持久化，所以使用 pipeline，cache 等机制。用户如果感觉 job 可能会出错可以手动去 checkpoint 一些 critical 的 RDD，job 如果出错，下次运行时直接从 checkpoint 中读取数据。唯一不足的是，checkpoint 需要两次运行 job。
