spark迭代運算，採用記憶體儲存中間計算結果，減少了迭代運算的磁碟io，並通過平行計算dag圖的優化，減少不同任務之間的依賴，降低延遲等待時間。
要搞懂spark迭代運算，著重去搞清楚幾個概念：rdd、dag（有向無環圖）、shuffle機制。
rdd是spark的靈魂，乙個rdd代表乙個可以被分割槽的唯讀資料集。rdd內部可以有許多分割槽(partitions)，每個分割槽又擁有大量的記錄(records)。在spark執行運算任務時，rdd之間的依賴關係是靠有向無環圖（dag）表達的。
shuffle就是對資料進行重組，在hadoop mapreduce和spark當中，計算任務都是被劃分為兩個階段來執行的（map和reduce），shuffle是連線map和reduce之間的橋梁。map階段通過shuffle讀取資料並輸出到對應的reduce；而reduce階段負責從map端拉取資料並進行計算。
在spark當中，shuffle的過程一般分為兩個部分：shuffle write和shuffle fetch，前者是map任務劃分分割槽，輸出中間結果，而後者則是reduce任務獲取到的這些中間結果，所謂「使用上乙個計算結果），就是在這個階段。
針對持久化，rdd也有持久化快取機制。rdd 持久化是乙個分布式的過程，其內部的每個 partition 各自快取到所在的計算節點上。
spark 提供了 persist 和 cache 兩個持久化函式，其中 cache 將 rdd 持久化到記憶體中，而 persist 則支援多種儲存級別，包括memory_only、memory_and_disk、memory_only_ser、memory_and_dsk_ser、disk_only、memory_only_2、memory_and_disk_2等，各個指令代表的具體含義，這裡就不細說了。
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