在Apache Spark中，unpersist()方法用于刪除之前通過persist()方法持久化（緩存）的數據
unpersist()方法以釋放存儲空間。這可以通過以下代碼實現：rdd.unpersist()
unpersist()方法來釋放不再使用的緩存數據。這可以防止Spark因為內存不足而導致性能下降或任務失敗。你可以使用以下代碼來檢查內存使用情況，并在必要時調用unpersist()方法：from pyspark import SparkContext
sc = SparkContext("local", "UnpersistExample")
# ... 執行一些操作，例如計算和轉換數據 ...
# 檢查內存使用情況
memory_usage = sc._jvm.SparkContext.getExecutorMemoryStatus()
for executor_id, memory_info in memory_usage.items():
print(f"Executor ID: {executor_id}, Total Memory: {memory_info['totalMemory']}, Used Memory: {memory_info['usedMemory']}")
# 如果內存緊張，可以選擇刪除一些不再需要的緩存數據
rdd.unpersist()
union()或join()操作更新了數據），可能需要調用unpersist()方法來確保Spark使用的是最新的數據集。請注意，在調用unpersist()方法時，你需要確保數據集已經不再被其他變量引用，否則可能會導致錯誤。
