运行Spark App: Persist

运行Spark App是指在Spark框架下执行一个Spark应用程序。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于分布式数据处理和分析。Spark应用程序可以使用Spark的API进行开发，并在Spark集群上运行。

Persist是Spark中的一个操作，用于将RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame持久化到内存中，以便在后续的计算中重复使用。持久化可以提高计算性能，避免重复计算相同的数据。

Spark中的Persist操作有多种级别，包括MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。不同的级别在内存使用和性能之间进行权衡。选择适当的持久化级别可以根据应用程序的需求来平衡内存和计算性能。

应用场景：

1. 迭代计算：在迭代算法中，持久化可以避免重复计算相同的数据，提高计算效率。
2. 运行多个操作：当需要对同一个RDD或DataFrame执行多个操作时，持久化可以避免重复计算，提高整体性能。
3. 数据缓存：将常用的数据集持久化到内存中，可以加速对这些数据的访问和处理。

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