Spark unpersist的内存管理机制

Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统

unpersist() 方法的主要作用是从 Spark 的内存中删除不再需要的数据。当你使用 persist() 方法将数据存储在内存中时，Spark 会根据配置的存储级别（如 MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK 等）将数据存储在内存或磁盘上。当数据不再需要时，你可以调用 unpersist() 方法来释放这些数据占用的内存资源。

unpersist() 方法的语法如下：

unpersist(blocking=True)

参数说明：

• blocking：一个布尔值，表示是否阻塞当前操作直到内存中的数据被完全清除。默认值为 True，表示阻塞操作。如果设置为 False，则不会阻塞操作，但可能会在未来的某个时间点释放内存。

需要注意的是，unpersist() 方法只会从当前 SparkSession 或 SparkContext 的内存中删除数据。如果你在不同的 SparkSession 或 SparkContext 中使用了相同的 DataFrame 或 RDD，那么这些数据仍然会存在于其他实例的内存中。

总之，unpersist() 方法是 Spark 中用于管理内存的一种机制，可以帮助你在不再需要某些数据时释放内存资源，从而提高 Spark 应用程序的性能和稳定性。