PySpark中由filter（where）生成的DataFrame存储位置咨询

嘿，这个问题刚好点出了PySpark和普通Python最核心的差异之一，我来给你讲明白～

首先直接给结论：df_new并不是实际存储的数据集，它只是一个封装了「执行计划」的引用对象，和你理解的普通Python场景完全不一样。

为什么和普通Python不同？ #

普通Python里的DataFrame（比如Pandas）是立即计算的：当你执行过滤操作时，程序会立刻把数据加载到本地内存，生成一个新的、包含过滤后数据的对象，这个对象实实在在占着内存。

但PySpark遵循**懒执行（Lazy Evaluation）**原则：

• 当你运行df_new = my_big_hdfs_df.where("my_column='testvalue'")时，PySpark根本没有去HDFS读取任何数据，也没有执行过滤操作。它只是在原DataFrame的执行计划基础上，追加了一个「过滤my_column等于testvalue」的逻辑步骤。
• 这个df_new本身只是一个轻量的对象，只记录了要做什么操作，而没有任何实际的计算结果，所以几乎不占内存。

什么时候才会产生实际存储的数据？ #

只有当你执行**行动操作（Action）**时，PySpark才会把整个执行计划（从读取HDFS到过滤）提交给集群，真正执行计算：

• 比如你调用df_new.show()、df_new.count()、df_new.collect()这些方法时，集群会计算出结果，然后返回给你。
• 如果只是执行这些行动操作，计算出来的结果用完就会被丢弃，不会持久化存储。

怎么让数据持久化？ #

如果希望df_new对应的结果被保存下来，需要显式调用持久化方法：

• 使用df_new.cache()：默认把数据存在内存（如果内存不够会溢写到磁盘）
• 使用df_new.persist(存储级别)：可以指定更灵活的存储方式，比如只存在磁盘、内存+磁盘等
• 持久化后的数据会存在Spark集群的工作节点上，而不是你的本地机器内存，后续再对df_new执行操作时，就不用重新计算了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thomas