Pyspark数据帧中的Cache()

()是一个用于缓存数据的方法。在Pyspark中，数据帧是一种分布式的数据集合，类似于关系型数据库中的表格。Cache()方法可以将数据帧缓存在内存中，以便在后续的操作中快速访问数据，提高计算性能。

缓存数据帧可以带来以下优势：

1. 提高计算性能：将数据帧缓存在内存中，可以避免重复读取数据，减少IO开销，加快数据处理速度。
2. 加速迭代计算：对于需要多次迭代计算的场景，缓存数据帧可以避免每次迭代都重新计算数据，提高计算效率。
3. 支持交互式查询：缓存数据帧可以使得交互式查询更加快速响应，提高用户体验。

Pyspark提供了两种缓存级别：MEMORY_ONLY和MEMORY_AND_DISK。MEMORY_ONLY级别将数据帧缓存在内存中，而MEMORY_AND_DISK级别则将数据帧缓存在内存和磁盘中，以应对内存不足的情况。

使用Cache()方法可以将数据帧缓存到内存中，示例代码如下：

df.cache()

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