Spark是否需要单个操作的持久性？

Spark不需要单个操作的持久性。Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，它通过将数据存储在内存中进行计算，以提高处理速度。Spark的核心概念是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets，简称RDD），它允许将数据分布在集群的多个节点上进行并行计算。

在Spark中，RDD是不可变的，即一旦创建就不能修改。每个RDD都可以被分为多个分区，每个分区存储在集群中的不同节点上。当执行操作时，Spark会将操作应用于RDD的每个分区，并生成一个新的RDD。这种转换操作是惰性的，只有在遇到行动操作（如count、collect等）时才会真正执行。

由于RDD是不可变的，每次转换操作都会生成一个新的RDD，而不会修改原始的RDD。因此，Spark不需要单个操作的持久性，即不需要将每个操作的结果持久化到磁盘或其他存储介质中。相反，Spark提供了一种称为checkpoint的机制，可以在需要时将RDD持久化到磁盘上，以便在节点故障时进行恢复。

总结起来，Spark不需要单个操作的持久性，而是通过RDD的转换操作和惰性执行机制来实现高效的大数据处理。如果需要在特定的操作点进行持久化，可以使用checkpoint机制来实现。