Remarque
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de vous connecter ou de modifier des répertoires.
L’accès à cette page nécessite une autorisation. Vous pouvez essayer de modifier des répertoires.
Obtient le DataFrameniveau de stockage actuel.
Retours
StorageLevel
Exemples
Note
Databricks recommande de s’éloigner etdf.cache(), comme ils ne sont pas compatibles avec l’architecture de df.persist() calcul serverless Databricks. Matérialisez les résultats intermédiaires dans les tables Delta à la place.
df1 = spark.range(10)
df1.storageLevel
# StorageLevel(False, False, False, False, 1)
df1.cache().storageLevel
# StorageLevel(True, True, False, True, 1)
df2 = spark.range(5)
df2.persist(StorageLevel.DISK_ONLY_2).storageLevel
# StorageLevel(True, False, False, False, 2)