Apache Spark 是一個用于大規模數據處理的開源分布式計算系統
unpersist() 方法用于從 Spark 的內存和磁盤存儲中刪除不再需要的數據集。當你不再需要某個數據集時，調用 unpersist() 方法可以幫助釋放存儲空間，提高 Spark 的性能。
緩存策略是指 Spark 如何存儲和管理數據集，以便在多次計算之間重復使用。Spark 提供了兩種緩存策略：
MEMORY_ONLY：將數據集完全存儲在內存中。如果內存不足以容納整個數據集，Spark 會嘗試使用磁盤空間。這種策略可能會導致內存溢出錯誤，因為 Spark 會優先使用內存。
MEMORY_AND_DISK：將數據集存儲在內存中，但如果內存不足，Spark 會將部分數據集存儲在磁盤上。這種策略可以避免內存溢出錯誤，但可能會降低性能，因為磁盤訪問速度比內存慢。
unpersist() 方法與緩存策略的關系在于，當你調用 unpersist() 方法時，Spark 會從內存和磁盤存儲中刪除指定的數據集。這可以幫助釋放存儲空間，提高 Spark 的性能。在實現緩存策略時，你可以根據需要選擇合適的緩存策略，并在不再需要某個數據集時調用 unpersist() 方法來釋放存儲空間。
