Spark MLlib:我应该在拟合模型之前调用.cache吗？

在使用Spark MLlib进行模型拟合之前，调用.cache()方法可以提高性能和效率。

.cache()方法是Spark中的一个转换操作，它将数据集缓存在内存中，以便后续的迭代计算可以更快地访问数据。当数据集被缓存后，Spark会将数据集的分区存储在集群的内存中，这样在迭代计算过程中就不需要从磁盘或其他存储介质中读取数据，而是直接从内存中读取，从而大大提高了计算速度。

在使用Spark MLlib进行模型拟合时，通常会涉及到多次迭代计算，每次迭代都需要访问数据集。如果不调用.cache()方法，每次迭代都需要从磁盘或其他存储介质中读取数据，这会导致IO开销较大，降低计算效率。而调用.cache()方法可以将数据集缓存在内存中，避免了重复的IO操作，提高了计算速度。

需要注意的是，调用.cache()方法会将数据集缓存在内存中，因此需要确保集群的内存足够存储数据集。如果数据集较大，内存不足以存储整个数据集，可以考虑使用.persist()方法指定缓存级别，例如.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)，将数据集缓存在磁盘上。

总结起来，调用.cache()方法可以在拟合模型之前将数据集缓存在内存中，提高模型拟合的性能和效率。在使用Spark MLlib进行模型拟合时，建议在数据集较大或需要多次迭代计算的情况下使用.cache()方法。