Spark DataFrame未缓存场景下执行相关问题咨询

嘿，咱们先把核心概念掰明白：PySpark是惰性求值的——也就是说，你写的那些DataFrame转换操作（比如spark.sql("select * from old_df")、withColumn）并不会立刻执行计算，只是在构建一个「执行计划（lineage）」，只有当你触发**动作（Action）**操作（比如count()、show()）的时候，Spark才会真正跑起来计算数据。

问题1：执行count()命令后，new_df是否实际存在？ #

首先，new_df = spark.sql("select * from old_df")这行代码执行完，new_df就已经「存在」了——但它不是存在内存/磁盘里的实际数据集，而是一个包含了查询逻辑的执行计划。

当你执行print(new_df.count())时，count()是一个动作操作，会触发Spark去执行这个查询，计算出结果并返回行数，但执行完之后，Spark不会把new_df对应的数据集持久化下来。new_df本身还是那个执行计划，下次你再对它调用动作操作，Spark还是会重新跑一遍查询。

简单说：new_df作为逻辑上的DataFrame一直存在，但它对应的实际数据不会因为一次count()就被保存下来。

问题2：若将count()替换为show(5)，问题1的答案是否会改变？ #

答案是不会。

show(5)同样是一个动作操作，它会触发Spark执行查询，取出前5条数据显示出来，但和count()一样，执行完之后也不会把new_df的数据集持久化。new_df依然只是那个执行计划，本质和之前没区别。

问题3：创建new_df的初始步骤是否会被重新执行？ #

会的！

当你执行new_df = new_df.withColumn('foo', 新列计算公式)时，你是在原来的new_df的执行计划基础上，添加了一个「新增列」的转换步骤，生成了一个新的执行计划（现在的new_df指向这个新计划）。

当你再次调用print(new_df.count())这个动作操作时，Spark会从头执行整个执行计划：先跑初始的select * from old_df，再执行withColumn的计算，最后统计行数。

如果不想让初始步骤重复执行，你可以用cache()或者persist()方法把中间结果持久化，比如：

new_df = spark.sql("select * from old_df")
new_df.cache()  # 把new_df的执行结果缓存起来
print(new_df.count())  # 第一次执行会跑查询并缓存
new_df = new_df.withColumn('foo', 新列计算公式)
print(new_df.count())  # 这里初始的select步骤就不会重新跑了，直接用缓存的数据

内容的提问来源于stack exchange，提问作者B_Miner