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Met en cache la table spécifiée en mémoire ou avec un niveau de stockage donné. MEMORY_AND_DISK par défaut.
Syntaxe
cacheTable(tableName: str, storageLevel: StorageLevel = None)
Paramètres
| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
tableName |
str | Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue. |
storageLevel |
StorageLeveloptionnel |
Niveau de stockage à définir pour la persistance. |
Remarques
Les données mises en cache sont partagées entre toutes les sessions Spark sur le cluster.
Exemples
_ = spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS tbl1")
_ = spark.sql("CREATE TABLE tbl1 (name STRING, age INT) USING parquet")
spark.catalog.cacheTable("tbl1")
# or
spark.catalog.cacheTable("tbl1", StorageLevel.OFF_HEAP)
# Throw an analysis exception when the table does not exist.
spark.catalog.cacheTable("not_existing_table")
# Traceback (most recent call last):
# ...
# AnalysisException: ...
# Using the fully qualified name for the table.
spark.catalog.cacheTable("spark_catalog.default.tbl1")
spark.catalog.uncacheTable("tbl1")
_ = spark.sql("DROP TABLE tbl1")