Apache Spark 的 unpersist() 方法用于刪除之前通過 persist() 方法持久化到內存或磁盤的 RDD（彈性分布式數據集）。當不再需要某個 RDD 時，調用 unpersist() 可以釋放其占用的存儲空間和計算資源，從而對集群資源產生以下影響：
減少內存占用：當 RDD 被持久化到內存時，它會占用 Spark 集群的內存資源。調用 unpersist() 后，該 RDD 將不再占用內存，從而釋放這部分資源供其他任務使用。
減輕磁盤 I/O 負載：如果 RDD 被持久化到磁盤，那么在后續的操作中，Spark 可能會頻繁地從磁盤中讀取該 RDD 的數據。調用 unpersist() 后，磁盤 I/O 負載將減輕，因為 Spark 不再需要讀取該 RDD 的數據。
提高計算性能：釋放不再需要的 RDD 可以減少 Spark 集群中的數據冗余，從而提高計算性能。這是因為 Spark 可以更高效地利用其內存和磁盤資源來處理其他任務。
降低資源競爭：在 Spark 集群中，多個任務可能會競爭有限的計算資源。當某個任務不再需要某個 RDD 時，調用 unpersist() 可以降低資源競爭，從而提高整個集群的資源利用率。
需要注意的是，unpersist() 只會刪除 RDD 的緩存，而不會刪除 RDD 的數據本身。如果數據被其他 RDD 或數據集引用，那么這些數據仍然會占用存儲空間。此外，unpersist() 不會影響已經執行的 Spark 任務的結果，但會影響后續任務的執行。因此，在調用 unpersist() 之前，請確保不再需要該 RDD，以免影響其他任務的執行。
