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在Spark执行流程中，缓存（Cache）的作用主要体现在以下方面：

1. 避免重复计算

Spark的转换操作（如map、filter）具有惰性求值特性。当多次使用同一个RDD（Resilient Distributed Dataset）时，若不缓存，每次触发行动操作（如collect）都会重新计算整个血统（Lineage）。通过缓存：

rdd.persist() # 或 rdd.cache()

可将中间结果持久化到内存或磁盘，后续操作直接读取缓存数据，避免重复计算。

2. 优化迭代算法

在机器学习等迭代计算场景（如梯度下降）中，同一数据集会被多次复用。缓存后，每次迭代只需读取缓存而非重新计算，显著减少开销。例如：

data = sc.textFile("data.txt").map(parse).persist() for _ in range(iterations): update_model(data) # 直接复用缓存的data

3. 加速交互式查询

在交互式分析中（如Spark SQL），频繁查询同一数据集时，缓存结果可缩短响应时间：

CACHE TABLE logs; -- 缓存表 SELECT * FROM logs WHERE level='ERROR'; -- 后续查询直接读取缓存

4. 权衡存储与计算

缓存需权衡资源开销：

• 内存优先：MEMORY_ONLY速度最快，但可能因内存不足丢弃数据，需重新计算。
• 磁盘备用：MEMORY_AND_DISK将溢出的数据存盘，避免重算。
• 序列化：MEMORY_ONLY_SER减少内存占用，但增加CPU序列化开销。

5. 缓存管理

• 手动释放：通过unpersist()及时清除不再需要的缓存。
• 自动清理：Spark基于LRU（Least Recently Used）策略自动清理旧缓存。

$$ \text{性能提升} \propto \frac{\text{复用次数}}{\text{缓存成本}} $$

总结

缓存的本质是以空间换时间，通过存储中间结果减少重复计算。需根据数据大小、复用频率和集群资源动态选择存储级别，才能最大化提升执行效率。