请阐述DataFrame中cache和persist两个方法的差异，并简述它们各自的应用场景。

解答思路：

在回答关于DataFrame的cache和persist的区别时，主要需要从它们的用途、存储机制、以及适用场景等方面来进行阐述。

最优回答：

DataFrame的cache和persist都是用于数据持久化的方法，它们的主要区别在于适用场景和存储机制。

1. cache：主要用在临时数据的存储上。当某些计算任务需要重复执行，而其计算过程耗时较长时，我们可以先将结果缓存起来，以便下次直接使用，从而提高效率。它通常存储在内存（如RDD的memory）中，因此访问速度较快。但需要注意的是，当缓存的数据量过大时，可能会占用大量的内存资源。
2. persist：用于长期数据的存储。当我们处理的数据需要长时间保留或跨多个任务共享时，可以使用persist方法。与cache相比，persist将数据持久化到磁盘或其他存储介质上，因此即使程序重启或出现故障，数据也不会丢失。但相应地，由于需要从磁盘读取数据，其访问速度可能会慢于cache。

在使用DataFrame的cache和persist方法时，还需要注意以下几点：

1. cache和persist方法的性能优化效果依赖于具体的场景和数据量大小。在某些情况下，即使使用cache或persist，如果数据量过大或者存储策略选择不当，仍然可能导致性能问题。
2. DataFrame的持久化策略可以选择多种级别，如MEMORY_AND_DISK等。这些策略决定了数据在内存和磁盘之间的存储分配方式，需要根据实际情况进行选择。
3. 在使用persist方法时，还可以通过unpersist方法来手动删除持久化的数据，以释放存储资源。这在资源有限的环境中尤其重要。