请简述Apache Spark中的七种数据存储级别及其特点。

解答思路：

在Spark中，数据存储级别用于决定数据在内存和磁盘中的存储方式以及持久化策略。了解不同的存储级别对于优化Spark作业的性能和内存管理至关重要。面试者需要熟悉Spark中的存储级别，并理解它们各自的特点和使用场景。

最优回答：

Spark中有以下几种存储级别：

1. MEMORY_ONLY：数据仅存储在内存中，不持久化到磁盘。这是默认级别，适用于不需要跨作业持久化的数据。
2. MEMORY_AND_DISK：数据既存储在内存中，也持久化到磁盘。当内存不足时，数据会溢出到磁盘。
3. MEMORY_AND_DISK_2BS：类似于MEMORY_AND_DISK，但数据在内存中采用二进制格式存储，以节省内存空间。
4. MEMORY_SERIALIZED：数据以序列化的形式存储在内存中，以节省内存空间。这种级别适用于数据量较大且不需要频繁访问的场景。
5. MEMORY_ONLY_SER：数据以序列化的形式仅存储在内存中。这种级别适用于数据量较小但需要快速访问的场景。
6. DISK_ONLY：数据仅持久化到磁盘，不存储在内存中。适用于数据量较大且不需要频繁访问的场景。
7. OFFHEAP：数据存储在堆外的内存区域，这种存储级别通常用于对内存使用有特殊要求的场景，如机器学习和图形处理任务。