快取與持久化機制 與RDD類似，Spark Streaming也可以讓開發人員手動控制，將資料流中的資料持久化到記憶體中。對DStream呼叫persist()方法，就可以讓Spark Streaming自動將該資料流中的所有產生的RDD，都持久化到記憶體中。如果要對一個DStream多次執行操作，那麼，對DStream持久化是非常有用的。因為多次操作，可以共享使用記憶體中的一份快取資料。 對於基於視窗的操作，比如reduceByWindow、reduceByKeyAndWindow，以及基於狀態的操作，比如updateStateByKey，預設就隱式開啟了持久化機制。即Spark Streaming預設就會將上述操作產生的Dstream中的資料，快取到記憶體中，不需要開發人員手動呼叫persist()方法。 對於通過網路接收資料的輸入流，比如socket、Kafka、Flume等，預設的持久化級別，是將資料複製一份，以便於容錯。相當於是，用的是類似MEMORY_ONLY_SER_2

。 與RDD不同的是，預設的持久化級別，統一都是要序列化的。