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：
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。
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。