cache

Mempertahankan DataFrame dengan tingkat penyimpanan default (MEMORY_AND_DISK_DESER).

Sintaksis

cache()

Pengembalian Barang

DataFrame: DataFrame yang di-cache.

Catatan

Tingkat penyimpanan default telah berubah agar MEMORY_AND_DISK_DESER sesuai dengan Scala di 3.0.

Data yang di-cache dibagikan di semua sesi Spark pada kluster.

Examples

:::note Kompatibilitas tanpa server

Databricks menyarankan untuk beralih dari DataFrame.cache() karena tidak kompatibel dengan arsitektur komputasi serverless Databricks. Materialisasi hasil perantara ke tabel Delta sebagai gantinya.

:::

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

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