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何时以及如何从spark中的缓存中删除DataFrame?

在Spark中,如果要从缓存中删除DataFrame,可以使用unpersist()方法。unpersist()方法用于从缓存中删除DataFrame或RDD,以释放内存资源。

要删除缓存中的DataFrame,需要执行以下步骤:

  1. 首先,确保要删除的DataFrame已经被缓存。可以使用DataFrame.is_cached属性来检查DataFrame是否被缓存。例如,假设要删除名为df的DataFrame,可以使用以下代码检查它是否已被缓存:
代码语言:txt
复制
if df.is_cached:
    # DataFrame已被缓存
    ...
else:
    # DataFrame未被缓存
    ...
  1. 如果DataFrame已被缓存,可以使用DataFrame.unpersist()方法将其从缓存中删除。例如,要从缓存中删除名为df的DataFrame,可以使用以下代码:
代码语言:txt
复制
df.unpersist()

删除DataFrame后,Spark将释放缓存中占用的内存资源,以便其他任务可以使用该资源。

注意:在Spark中,当DataFrame被删除后,其数据将会丢失,如果后续还需要使用该DataFrame,需要重新加载数据。

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