RDD通过persist方法或cache方法可以将前面的计算结果缓存默认情况下 persist() 会把数据以序列化的形式缓存在 JVM 的堆空间中。
但是并不是这两个方法被调用时立即缓存而是触发后面的action时，该RDD將会被缓存在计算节点的内存中并供后面重用
通过查看源码发现cache最终也是调用了persist方法，默认的存储级别都是仅在内存存储一份Spark的存储級别还有好多种，存储级别在object StorageLevel中定义的
在存储级别的末尾加上“_2”来把持久化数据存为两份
缓存有可能丢失，或者存储存储于内存的数據由于内存不足而被删除RDD的缓存容错机制保证了即使缓存丢失也能保证计算的正确执行。通过基于RDD的一系列转换丢失的数据会被重算，由于RDD的各个Partition是相对独立的因此只需要计算丢失的部分即可，并不需要重算全部Partition

（2）将RDD转换为携带当前时间戳不做缓存

（4）将RDD转换为攜带当前时间戳并做缓存

（5）多次打印做了缓存的结果