使用spark streaming时，发现处理耗时大于数据采集间隔（譬如10秒采集一次），于是把spark.streaming.concurrentJobs调大，使用并发处理。
使用并发处理后，会报下面错误：
org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task creation failed: org.apache.spark.SparkException: Attempted to use BlockRDD[237] at createStream at CLS_MainApp.java:106 after its blocks have been removed!
发现是过期的RDD被清理掉了，通过把存储级别设置为内存+硬盘后，依然会出现错误。
解决办法：
ssc = StreamingContext(sc, process_interval)
ssc.remember(remember_time)
通过remember函数，把RDD的存活耗时增大即可，譬如ssc.remember(600)，使RDD存活10分钟。