请简述在Spark中RDD的不同缓存级别及其特点。

解答思路：

在Spark中，RDD（弹性分布式数据集）的缓存级别是一个重要的概念，它关乎数据在集群中的存储和重复利用。了解RDD的缓存级别对于优化Spark应用程序的性能至关重要。

最优回答：

RDD的缓存级别主要分为两种：持久化（Persistence）和缓存（Caching）。

1. 持久化：RDD的持久化是通过使用persist()或cache()方法实现的。持久化后的RDD会被存储在集群的内存中，以便在多次计算中使用，从而加速重复计算的任务。持久化级别有多种，包括MEMORY_ONLY（只缓存RDD的数据），MEMORY_AND_DISK（内存不足时将数据缓存到磁盘），以及DISK_ONLY（只将数据缓存到磁盘）。
2. 缓存：除了持久化，RDD还可以进行缓存操作。缓存操作可以在每次计算RDD时将其结果存储起来，以便下次使用。但是，与持久化不同，缓存不会自动持久化RDD，需要手动调用相关方法进行缓存。

除了上述的缓存级别，还需要注意以下几点：

1. 缓存的时机：选择合适的时机进行RDD的缓存非常重要。一般来说，对于重复计算量大、计算成本高的RDD，进行缓存可以显著提高性能。
2. 清除缓存：当不再需要某个RDD时，应该调用unpersist()方法来清除缓存，以释放内存资源。
3. 缓存与容错性：由于Spark的容错机制，即使某些数据已经缓存，如果某个节点失败导致数据丢失，Spark仍然可以重新计算丢失的数据。但是，合理地使用缓存仍然有助于减少计算开销和提高性能。