Apache spark Spark unpersist（）有不同的策略吗？

只是在spark unpersist上做了一些实验，对它的实际功能感到困惑。我在谷歌上搜索了很多次，几乎所有的人都说不持久者会立即将RDD从excutor的记忆中驱逐出去。但是在这个测试中，我们可以看到它并不总是正确的。请参见下面的简单测试：

private static int base = 0;
public static Integer[] getInts(){
    Integer[] res = new Integer[5];
    for(int i=0;i<5;i++){
        res[i] = base++;
    }
    System.out.println("number generated:" + res[0] + " to " + res[4] + "---------------------------------");
    return res;
}

public static void main( String[] args )
{
    SparkSession sparkSession = SparkSession.builder().appName("spark test").getOrCreate();
    JavaSparkContext spark = new JavaSparkContext(sparkSession.sparkContext());

    JavaRDD<Integer> first = spark.parallelize(Arrays.asList(getInts()));
    System.out.println("first: " + Arrays.toString(first.collect().toArray()));  // action
    first.unpersist();
    System.out.println("first is unpersisted");

    System.out.println("compute second ========================");
    JavaRDD<Integer> second = first.map(i -> {
        System.out.println("double " + i);
        return i*2;
    }).cache();  // transform
    System.out.println("second: " + Arrays.toString(second.collect().toArray()));  // action
    second.unpersist();

    System.out.println("compute third ========================");
    JavaRDD<Integer> third = second.map(i -> i+100);  // transform
    System.out.println("third: " + Arrays.toString(third.collect().toArray()));  // action
}

正如我们所看到的，非持久性“first”是无用的，它不会重新计算。 但不持久的“秒”将触发重新计算。 任何人都可以帮我弄清楚为什么非持久性“first”不会触发重新计算？如果我想强制将“第一个”从内存中删除，我该怎么做？parallelize或textFile API中是否有针对RDD的特殊功能？

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谢谢

此行为与缓存和取消持久化无关。事实上，第一个甚至没有被坚持，尽管在这里它不会有太大的区别

并行化时，传递一个本地的非分布式对象。parallelize以值为参数，其生命周期完全超出Spark的范围。因此，一旦ParallelCollectionRDD被初始化，Spark根本没有理由重新计算它。如果您想分发不同的集合，只需创建一个新的RDD

还值得注意的是，unpersist可以在阻塞模式和非阻塞模式下调用，具体取决于阻塞参数

number generated:0 to 4---------------------------------
first: [0, 1, 2, 3, 4]
first is unpersisted
compute second ========================
double 0
double 1
double 2
double 3
double 4
second: [0, 2, 4, 6, 8]
compute third ========================
double 0
double 1
double 2
double 3
double 4
third: [100, 102, 104, 106, 108]