cache

Bevarar DataFrame med standardlagringsnivån (MEMORY_AND_DISK_DESER).

Syntax

cache()

Retur

DataFrame: Cachelagrad dataram.

Notes

Standardlagringsnivån har ändrats till MEMORY_AND_DISK_DESER att matcha Scala i 3.0.

På klassisk beräkning delas cachad data mellan alla Spark-sessioner i klustret.

På serverless compute cache() kör du frågan direkt och lagrar resultatet för resten av din session. Endast din session kan läsa den, och resultatet ändras inte när källtabellerna ändras. Se Cache DataFrames på serverlös beräkning.

Exempel

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

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