PySpark DataFrame缓存疑问：首次加载是否已缓存？重复操作会重执行吗？

咱们一个个来解答你的问题哈：

绝对不会哦。PySpark的DataFrame是基于懒执行机制的——当你通过Spark SQL从Hive加载DataFrame时，Spark并没有立刻去读取数据或者执行计算，它只是生成了一个描述“要怎么获取数据”的执行计划而已。缓存是完全需要你主动触发的操作，哪怕你调用了cache()方法，也得等到有Action类操作（比如show()、count()）执行时，才会真正把数据缓存到内存或磁盘里。

关于重复执行的问题 #

没错，如果没做缓存的话，每次你执行Action操作（比如多次调用show()、把数据写入文件），Spark都会从头执行整个查询计划——重新从Hive读取数据、跑一遍SQL里的所有转换逻辑，相当于重复做了全量计算。数据量大的话，这会非常影响性能，完全是在做无用功。

关于缓存的可行性 #

当然可以缓存！这正是解决重复执行问题的核心方案。你只需要对目标DataFrame调用df.cache()（或者更灵活的df.persist()，可以指定存储级别，比如内存+磁盘），然后触发一次Action操作，Spark就会把计算结果缓存到Executor的内存（或磁盘，依你指定的存储级别而定）里。之后再对这个DataFrame做任何操作，都会直接从缓存里取数据，不用再重新跑整个查询了。

举个实际的代码例子帮你理解：

# 从Hive加载DataFrame，此时仅生成执行计划，无实际数据读取
df = spark.sql("SELECT * FROM hive_db.my_table")

# 第一次执行show()，会触发完整查询，从Hive读取数据
df.show()

# 第二次执行show()，无缓存的话，会重新执行整个查询
df.show()

# 标记DataFrame需要缓存，此时仍未实际缓存数据
df.cache()

# 这次show()会执行查询，并将结果缓存起来
df.show()

# 后续的操作都会直接使用缓存的数据，无需再访问Hive
df.count()
df.write.parquet("/user/data/output")

另外要注意：缓存后如果原Hive表的数据有更新，缓存里的旧数据不会自动同步。你需要调用df.unpersist()手动清除缓存，之后再执行操作才能获取最新的数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Victor