기본 스토리지 수준(MEMORY_AND_DISK_DESER)을 사용하여 DataFrame을 유지합니다.
문법
cache()
Returns
DataFrame: 캐시된 데이터 프레임입니다.
Notes
기본 스토리지 수준이 3.0의 Scala와 일치하도록 MEMORY_AND_DISK_DESER 변경되었습니다.
캐시된 데이터는 클러스터의 모든 Spark 세션에서 공유됩니다.
예제
:::note 서버리스 호환성
Databricks는 DataFrame.cache()가 Databricks 서버리스 컴퓨팅 아키텍처와 호환되지 않으므로 DataFrame.cache() 사용을 중단할 것을 권장합니다. 대신 델타 테이블에 중간 결과를 구체화합니다.
:::
df = spark.range(1)
df.cache()
# DataFrame[id: bigint]
df.explain()
# == Physical Plan ==
# InMemoryTableScan ...