117笔记问答Apache Spark 是一个用于大规模数据处理的开源分布式计算系统
要正确使用 Spark 的 unpersist 方法，请遵循以下步骤：
- 首先，确保你已经正确地创建了一个 SparkSession 和 DataFrame。例如：
from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("Unpersist Example") \
.getOrCreate()
data = https://www.yisu.com/ask/[("Alice", 34), ("Bob", 45), ("Cathy", 29)]
columns = ["Name", "Age"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
- 对 DataFrame 进行一些操作，例如过滤、聚合等：
from pyspark.sql.functions import col
filtered_df = df.filter(col("Age") > 30)
- 在某些情况下，你可能需要取消持久化 DataFrame 以节省内存。要取消持久化 DataFrame，请调用 unpersist() 方法：
filtered_df.unpersist()
- 如果你想在后续操作中重新持久化 DataFrame，可以再次调用 persist() 或 cache() 方法。例如，如果你想将过滤后的 DataFrame 持久化到内存中，可以这样做：
filtered_df.persist()
注意：在取消持久化 DataFrame 时，请确保在执行此操作之前不再需要该 DataFrame 的数据，因为取消持久化会导致数据从内存中删除。
总结一下，要正确使用 Spark 的 unpersist 方法，你需要在对 DataFrame 进行一些操作后，根据需要选择性地取消持久化 DataFrame。在需要重新使用 DataFrame 时，可以再次调用 persist() 或 cache() 方法。