Scala Spark/Databricks：.cache()不会阻止重新计算

Scala Spark/Databricks是一种用于大数据处理和分析的开源框架，它提供了强大的分布式计算能力和丰富的数据处理功能。在Spark中，.cache()是一个用于缓存数据的方法，它可以将RDD（弹性分布式数据集）或DataFrame缓存在内存中，以便在后续的计算中重复使用，从而提高计算性能。

然而，.cache()方法并不能完全阻止重新计算。当对一个缓存的RDD或DataFrame执行某些操作时，Spark会根据需要自动重新计算缓存的数据。这是因为Spark的计算模型是基于弹性的，它允许在计算过程中根据需要重新计算数据，以适应数据的变化和计算的优化。

尽管.cache()方法不能完全阻止重新计算，但它可以显著减少计算的时间和资源消耗。通过将数据缓存在内存中，可以避免重复的磁盘读取和计算操作，从而提高计算的效率。特别是对于需要多次使用同一数据集的计算任务，使用.cache()方法可以显著加速计算过程。

在腾讯云的云计算平台中，推荐使用Tencent Spark Streaming和Tencent Databricks来进行大数据处理和分析。Tencent Spark Streaming是腾讯云提供的一种实时流式数据处理框架，可以与Spark配合使用，支持高吞吐量和低延迟的数据处理。Tencent Databricks是腾讯云与Databricks合作推出的一种云原生的大数据处理平台，提供了强大的数据处理和机器学习功能。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的技术选择和产品推荐应根据实际需求和情况进行评估和决策。