isCached

Retourne true si la table est actuellement mise en cache en mémoire.

Syntaxe

isCached(tableName: str)

Paramètres

Paramètre	Type	Description
tableName	str	Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue.

Retours

bool

Exemples

:::note Compatibilité avec le serverless

Databricks recommande de ne plus utiliser spark.catalog.cacheTable, car celui-ci n’est pas compatible avec l’architecture de calcul sans serveur de Databricks. Supprimez les appels de mise en cache explicites (airs automatiques serverless ; matérialisez delta si coûteux) à la place.

:::

_ = spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS tbl1")
_ = spark.sql("CREATE TABLE tbl1 (name STRING, age INT) USING parquet")
spark.catalog.cacheTable("tbl1")
spark.catalog.isCached("tbl1")
# True

# Throw an analysis exception when the table does not exist.
spark.catalog.isCached("not_existing_table")
# Traceback (most recent call last):
#     ...
# AnalysisException: ...

# Using the fully qualified name for the table.
spark.catalog.isCached("spark_catalog.default.tbl1")
# True
spark.catalog.uncacheTable("tbl1")
_ = spark.sql("DROP TABLE tbl1")