如果程序中，对某一个RDD，基于它进行了多次transformation或者action操作。那么就非常有必要对其进行持久化操作，以避免对一个RDD反复进行计算。

此外，如果要保证在RDD的持久化数据可能丢失的情况下，还要保证高性能，那么可以对RDD进行Checkpoint操作。

持久化，再checkpoint

这样，第一次，需要重新计算RDD;

第二次计算该RDD，其实会从BlockManager中，取出其数据，而不需要再次对第一个RDD和第二个RDD进行计算了;

但是，有可能持久化的数据，存储在BlockManager中的数据，可能会丢失掉。如果持久化的数据丢失了，那么在第二次计算该RDD时，会发现，BlockManager中没有数据

，此时，会尝试读取器checkpoint数据，如果读取不出来，只能重新计算第一个RDD和第二个RDD了;

所以，如果持久化数据可能丢失的情况下，还要保证高性能，那么就干脆第一次计算RDD时，消耗一些性能，对RDD进行checkpoint操作，这样，哪怕其持久化数据丢失

了，也可以直接读取其checkpoint的数据;

除了对多次使用的RDD进行持久化操作之外，还可以进一步优化其性能。因为很有可能，RDD的数据是持久化到内存，或者磁盘中的。那么，此时，如果内存大小不是特别充足，

完全可以使用序列化的持久化级别，比如MEMORY_ONLY_SER、MEMORY_AND_DISK_SER等。使用RDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER)这样的语法即可。

这样的话，将数据序列化之后，再持久化，可以大大减小对内存的消耗。此外，数据量小了之后，如果要写入磁盘，那么磁盘io性能消耗也比较小。

对RDD持久化序列化后，RDD的每个partition的数据，都是序列化为一个巨大的字节数组。这样，对于内存的消耗就小的多了。但是唯一的缺点就是，获取RDD数据时，

需要对其进行反序列化，会增大其性能开销。

因此，对于序列化的持久化级别，还可以进一步优化，也就是说，使用Kryo序列化类库，这样，可以获得更快的序列化速度，并且占用更小的内存空间。但是要记住，

如果RDD的元素（RDD<T>的泛型类型），是自定义类型的话，在Kryo中提前注册自定义类型。