ApacheSpark中，存储一个不执行操作但将被其他执行操作的数据框是否有用？

在Apache Spark中，可以将数据框存储为Parquet文件，这样其他的Spark应用程序可以直接读取该文件，而无需重新计算原始数据框。我们可以使用以下代码来将数据框存储为Parquet文件：

# 创建一个数据框
df = spark.createDataFrame([(1, 'Alice'), (2, 'Bob'), (3, 'Charlie')], ['id', 'name'])

# 将数据框存储为Parquet文件
df.write.parquet('/path/to/parquet/file')

这将把数据框存储到/path/to/parquet/file路径下的Parquet文件中。接下来，我们可以使用以下代码来读取Parquet文件并将其转换回数据框：

# 读取Parquet文件，将其转换回数据框
new_df = spark.read.parquet('/path/to/parquet/file')

这将返回一个新的数据框 new_df，它与原始数据框 df 一样。现在，我们可以在其他应用程序中使用 new_df 进行各种操作，例如聚合、过滤、排序等操作。