cacheTable

Met en cache la table spécifiée en mémoire ou avec un niveau de stockage donné. Default MEMORY_AND_DISK.

Syntaxe

cacheTable(tableName: str, storageLevel: StorageLevel = None)

parameter

parameter	Type	Description
tableName	str	Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue.
storageLevel	StorageLevel, facultatif	Niveau de stockage à définir pour la persistance.

parameter	Type	Description
tableName	str	Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue.
storageLevel	StorageLevel, facultatif	Niveau de stockage à définir pour la persistance.

Notes

Les données mises en cache sont partagées entre toutes les sessions Spark du cluster.

Exemples

Python

_ = 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")