117笔记问答Apache Spark 的 unpersist() 方法用于删除之前通过 persist() 方法持久化到内存或磁盘的 RDD（弹性分布式数据集）。当不再需要某个 RDD 时，调用 unpersist() 可以释放其占用的存储空间和计算资源，从而对集群资源产生以下影响：
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减少内存占用：当 RDD 被持久化到内存时，它会占用 Spark 集群的内存资源。调用
unpersist()后，该 RDD 将不再占用内存，从而释放这部分资源供其他任务使用。 -
减轻磁盘 I/O 负载：如果 RDD 被持久化到磁盘，那么在后续的操作中，Spark 可能会频繁地从磁盘中读取该 RDD 的数据。调用
unpersist()后，磁盘 I/O 负载将减轻，因为 Spark 不再需要读取该 RDD 的数据。 -
提高计算性能：释放不再需要的 RDD 可以减少 Spark 集群中的数据冗余，从而提高计算性能。这是因为 Spark 可以更高效地利用其内存和磁盘资源来处理其他任务。
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降低资源竞争：在 Spark 集群中，多个任务可能会竞争有限的计算资源。当某个任务不再需要某个 RDD 时，调用
unpersist()可以降低资源竞争，从而提高整个集群的资源利用率。
需要注意的是，unpersist() 只会删除 RDD 的缓存，而不会删除 RDD 的数据本身。如果数据被其他 RDD 或数据集引用，那么这些数据仍然会占用存储空间。此外，unpersist() 不会影响已经执行的 Spark 任务的结果，但会影响后续任务的执行。因此，在调用 unpersist() 之前，请确保不再需要该 RDD，以免影响其他任务的执行。