当第一次对RDD2执行算子，获取RDD3的时候，就会从RDD1开始计算，就是读取HDFS文件，然后对RDD1执行算子，获取到RDD2，然后再计算，得到RDD3
默认情况下，多次对一个RDD执行算子，去获取不同的RDD；都会对这个RDD以及之前的父RDD，全部重新计算一次；读取HDFS->RDD1->RDD2-RDD4这种情况，是绝对绝对，一定要避免的，一旦出现一个RDD重复计算的情况，就会导致性能急剧降低。
比如，HDFS->RDD1-RDD2的时间是15分钟，那么此时就要走两遍，变成30分钟
另外一种情况，从一个RDD到几个不同的RDD，算子和计算逻辑其实是完全一样的，结果因为人为的疏忽，计算了多次，获取到了多个RDD。
所以，建议采用以下方法可以优化：
第一，RDD架构重构与优化尽量去复用RDD，差不多的RDD，可以抽取称为一个共同的RDD，供后面的RDD计算时，反复使用。
第二，公共RDD一定要实现持久化
持久化，也就是说，将RDD的数据缓存到内存中/磁盘中，（BlockManager），以后无论对这个RDD做多少次计算，那么都是直接取这个RDD的持久化的数据，比如从内存中或者磁盘中，直接提取一份数据。
第三，持久化，是可以进行序列化的
如果正常将数据持久化在内存中，那么可能会导致内存的占用过大，这样的话，也许，会导致OOM内存溢出。
当纯内存无法支撑公共RDD数据完全存放的时候，就优先考虑，使用序列化的方式在纯内存中存储。将RDD的每个partition的数据，序列化成一个大的字节数组，就一个对象；序列化后，大大减少内存的空间占用。
序列化的方式，唯一的缺点就是，在获取数据的时候，需要反序列化。
如果序列化纯内存方式，还是导致OOM，内存溢出；就只能考虑磁盘的方式，内存+磁盘的普通方式（无序列化）。内存+磁盘，序列化。
第四，为了数据的高可靠性，而且内存充足，可以使用双副本机制，进行持久化
持久化的双副本机制，持久化后的一个副本，因为机器宕机了，副本丢了，就还是得重新计算一次；持久化的每个数据单元，存储一份副本，放在其他节点上面；从而进行容错；一个副本丢了，不用重新计算，还可以使用另外一份副本。这种方式，仅仅针对你的内存资源极度充足。
sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
/**
- 持久化，很简单，就是对RDD调用persist()方法，并传入一个持久化级别
- 如果是persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY())，纯内存，无序列化，那么就可以用cache()方法来替代
- StorageLevel.MEMORY_ONLY_SER()，第二选择
- StorageLevel.MEMORY_AND_DISK()，第三选择
- StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER()，第四选择
- StorageLevel.DISK_ONLY()，第五选择
- 如果内存充足，要使用双副本高可靠机制
- 选择后缀带_2的策略
- StorageLevel.MEMORY_ONLY_2()
*/
sessionid2actionRDD = sessionid2actionRDD.persist(StorageLevel.MEMORY_ONLY());
参考阅读
Spark核心编程：RDD持久化详解
spark性能调优之重构RDD架构，RDD持久化
Spark性能调优之——在实际项目中重构RDD架构以及RDD持久化
