cache

Rende persistente il dataframe con il livello di archiviazione predefinito (MEMORY_AND_DISK_DESER).

Sintassi

cache()

Restituzioni

DataFrame: dataframe memorizzato nella cache.

Note

Il livello di archiviazione predefinito è stato modificato in modo che corrisponda a MEMORY_AND_DISK_DESER Scala nella versione 3.0.

Nel calcolo classico, i dati in cache vengono condivisi tra tutte le sessioni Spark del cluster.

Nel calcolo serverless, cache() esegui subito la query e memorizza il risultato per il resto della sessione. Solo la tua sessione può leggerla, e il risultato non cambia quando cambiano le tabelle sorgente. Vedi Cache DataFrame sul calcolo serverless.

Examples

df = spark.range(1)
df.cache()
# DataFrame[id: bigint]

df.explain()
# == Physical Plan ==
# InMemoryTableScan ...