isCached

Renvoie true si la table est actuellement mise en cache en mémoire.

Syntaxe

isCached(tableName: str)

parameter

parameter	Type	Description
tableName	str	Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue.

parameter	Type	Description
tableName	str	Nom de la table à obtenir. Peut être qualifié avec le nom du catalogue.

Renvoie

bool

Exemples

:::note Compatibilité Serverless

Databricks recommande de s’éloigner de spark.catalog.cacheTable, car il n’est pas compatible avec l’architecture de compute serverless de Databricks. Supprimez plutôt les appels explicites de mise en cache (le serverless s’auto-optimise ; matérialisez dans Delta si cela est coûteux).

:::

Python

_ = spark.sql("DROP TABLE IF EXISTS tbl1")
_ = spark.sql("CREATE TABLE tbl1 (name STRING, age INT) USING parquet")
spark.catalog.cacheTable("tbl1")
spark.catalog.isCached("tbl1")
# True

# Throw an analysis exception when the table does not exist.
spark.catalog.isCached("not_existing_table")
# Traceback (most recent call last):
#     ...
# AnalysisException: ...

# Using the fully qualified name for the table.
spark.catalog.isCached("spark_catalog.default.tbl1")
# True
spark.catalog.uncacheTable("tbl1")
_ = spark.sql("DROP TABLE tbl1")