默认情况下，对于每一个经过一系列转换操作后得到的RDD，当在其上多次提交执行操作时，将RDD将会被重复计算。
scala>val rdd=rdd1.map(func1).map(func2).map(func3).collect
scala>rdd1.count
在执行第一条语句时，rdd已经通过rdd1和三个map操作创建完成；当执行第二条语句时，rdd会被重复创建，即再次执行三个map操作。为了避免重复计算生成，可以使用持久化操作。Spark的持久化操作支持在内存、磁盘上保存数据集或在集群间复制数据集，以便在后续查询同一RDD时能够快速访问。
Spark中的持久化操作有cache、persist、checkpoint。其中persist是将数据持久化到磁盘或内存；cache可视为persist的特例，仅将数据持久化到内存；checkpoint将数据持久化到磁盘上，与persist将数据持久化到硬盘上类似，但是checkpoint不再保存RDD间的依赖关系。