确保变量始终缓存在Spark中，并且永远不会被逐出

在Spark中，可以通过使用持久化（caching）来确保变量始终缓存在内存中，并且永远不会被逐出。持久化是一种将RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame缓存在内存中的技术，以便在后续的计算中能够快速访问这些数据。

持久化可以提高Spark应用程序的性能，因为它避免了重复计算和磁盘IO的开销。当一个RDD或DataFrame被持久化后，它的数据将会被存储在集群的内存中，并且可以被多个任务共享和重用。

在Spark中，可以使用persist()或cache()方法将RDD或DataFrame持久化到内存中。这些方法接受一个可选的持久化级别参数，可以指定数据在内存中的存储级别，例如MEMORY_ONLY、MEMORY_AND_DISK、MEMORY_ONLY_SER等。不同的存储级别在内存和磁盘之间进行权衡，可以根据具体的应用场景选择适合的级别。

持久化的优势包括：

1. 提高计算性能：持久化避免了重复计算和磁盘IO的开销，可以加速后续的计算过程。
2. 减少数据倾斜：通过将数据缓存在内存中，可以减少数据倾斜的问题，提高任务的并行度和整体性能。
3. 支持迭代计算：对于需要多次迭代计算的算法，持久化可以避免重复加载和计算数据，提高迭代计算的效率。

对于确保变量始终缓存在Spark中的场景，可以使用以下步骤：

1. 创建或获取需要缓存的RDD或DataFrame。
2. 调用persist()或cache()方法将数据持久化到内存中，可以指定适当的存储级别。
3. 在后续的计算中使用持久化的数据，可以通过变量名直接引用。

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