PySpark 取消持久化所有数据框（dataframes）

在本文中，我们将介绍如何在 PySpark 中取消持久化所有的数据框（dataframes）。

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什么是持久化（persist）？

在 PySpark 中，将数据框持久化是为了将其缓存在内存或磁盘上，以便在后续的操作中可以更快地访问数据。默认情况下，数据框是懒加载（lazyloading）的，即只有在需要使用数据框时才会真正加载数据。但是，一旦对数据框进行了持久化操作，数据框将被保存在内存或磁盘中，以便可以多次重用而不需要重新计算。

取消持久化的方法

取消持久化操作可以通过unpersist()方法来完成。unpersist()方法接受一个可选参数，用于指定取消持久化的级别。以下是取消持久化操作的示例代码：

# 导入所需的模块
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession 对象
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 创建一个数据框并持久化
data = [("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Catherine", 35)]
df = spark.createDataFrame(data, ["Name", "Age"])
df.persist()

# 执行一些操作...

# 取消持久化所有数据框
spark.catalog.clearCache()

# 执行一些其他操作...

上述示例代码中，我们首先创建了一个名为 df 的数据框，并执行了持久化操作。然后，我们可以对数据框进行一些操作。最后，通过调用 spark.catalog.clearCache() 方法来取消持久化所有的数据框。这将清除内存中所有缓存的数据框，以便可以释放内存并重新计算数据框。

在取消持久化操作后，数据框将不再占用内存或磁盘空间，并且在后续的操作中将需要重新加载数据。

取消持久化的级别

unpersist()方法可以接受一个可选参数来指定取消持久化的级别。取消持久化的级别可以是以下三种：
– MEMORY_ONLY：只取消持久化内存中的数据框；
– MEMORY_AND_DISK：取消持久化内存和磁盘中的数据框；
– MEMORY_AND_DISK_SER：取消持久化经过序列化后的内存和磁盘中的数据框。

取消持久化的级别可以根据实际需求进行选择。例如，如果内存空间有限，可以选择取消持久化到磁盘上的数据框。

以下是使用不同取消持久化级别的示例代码：

# 取消持久化内存中的数据框
df.unpersist()

# 取消持久化内存和磁盘中的数据框
df.unpersist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK)

# 取消持久化经过序列化后的内存和磁盘中的数据框
df.unpersist(storageLevel=pyspark.StorageLevel.MEMORY_AND_DISK_SER)

总结

取消持久化操作是在 PySpark 中管理内存和磁盘空间的重要方法。通过使用 unpersist() 方法，我们可以取消持久化所有的数据框，并释放内存，以便在后续的操作中可以重新加载数据。此外，通过指定不同的取消持久化级别，我们可以根据需求来管理内存和磁盘上的数据框。