请阐述Spark中RDD的cache方法和persist方法的差异。

解答思路：

在Spark中，RDD（Resilient Distributed Dataset）的cache和persist方法都用于持久化RDD，即将RDD的数据持久存储在内存中，以便后续的计算任务能够重用这些数据，避免重复计算。但它们之间有一些关键的区别。

最优回答：

RDD的cache和persist方法的主要区别在于它们的持久化级别和存储策略。

1. cache()方法：当对RDD执行cache()方法时，Spark会尝试将该RDD的数据持久化在内存中。如果内存不足，Spark可能会选择将数据持久化在磁盘上。默认情况下，cache()方法使用的是一种内存优化策略，它可能会减少数据的副本数量以节省内存空间。但是，当数据被清除时（例如在驱动程序的上下文中关闭或某个计算阶段结束时），cache()方法持久化的数据可能会被删除。这意味着数据的可用性不是完全可靠的。
2. persist()方法：persist()方法允许我们指定RDD的持久化级别。它提供了多种存储级别选项，如MEMORY_ONLY（仅内存）、MEMORY_AND_DISK（内存不足时使用磁盘）、DISK_ONLY（仅磁盘）等。通过persist()方法持久化的数据在Spark应用程序的整个生命周期内都会保留，除非显式地调用unpersist()方法来删除它们。这使得persist()方法更加可靠，但需要更多的内存来存储数据。

在使用cache()和persist()方法时，需要注意以下几点：

1. 持久化策略的选择应根据应用程序的需求和可用资源来确定。如果内存充足且数据的重用性高，可以选择使用persist()方法并提供适当的存储级别。如果内存有限或数据的重用性较低，可以使用cache()方法。
2. 在使用persist()方法时，了解其支持的存储级别是非常重要的。不同的存储级别有不同的性能和可靠性特点，选择适当的存储级别可以平衡性能和资源利用率。
3. 持久化RDD可以提高计算性能，但并不是所有情况下都适用。在某些情况下，重新计算数据可能更为高效，特别是在数据规模较小或计算任务相对简单的情况下。因此，在决定使用持久化策略时需要进行权衡。