与RDD 类似，spark Streaming 也可以让开发人员手动控制，将数据流中的数据持久化到内存中。对DStream 调用persist ( ) 方法，就可以让spark Streaming 自动将该数据流中的所有产生的RDD 都持久化到内存中。如果要对于一个DStream 多次执行操作，那么对DStream 持久化是非常有用的。因为多次操作，可以共享一份数据。
对于基于窗口的操作，例如reduceBywindow 等以及基于状态的操作，比如updateStateKey ,默认就开启了持久化的机制。即spark streaming 默认就会将上述操作产生的DStream 中的数据，缓存内存中，不需要开发人员手动调用peisist 方法
对于通过网络接收数据的输入流，比如socket ，kafka flume 等持久化 级别是将数据复制一份，已便于容错。相当于是用的类似MEMORY_ONLY_SER_2
与RDD 不同的是，默认的持久化级别，统一都是要序列化的。
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