pyspark dataframe是否在第一次加载时缓存

在使用PySpark DataFrame时，可以选择在第一次加载数据时将其缓存起来。缓存DataFrame可以提高后续操作的性能，尤其是当需要多次重复使用同一DataFrame时。

缓存DataFrame可以通过调用cache()方法来实现，该方法会将DataFrame的数据存储在内存中。在第一次对DataFrame进行缓存后，后续对该DataFrame的操作将会更快，因为数据已经被加载到内存中，避免了重复的磁盘读取操作。

需要注意的是，缓存DataFrame会占用一定的内存空间，因此需要根据实际情况和可用内存来决定是否进行缓存。如果内存不足，可以选择使用unpersist()方法来释放缓存的DataFrame。

PySpark提供了多种缓存级别，可以根据需求选择适合的级别。常用的缓存级别包括：

1. MEMORY_ONLY：将DataFrame的数据存储在内存中，如果内存不足，则可能会溢出到磁盘。
2. MEMORY_AND_DISK：将DataFrame的数据存储在内存中，如果内存不足，则溢出到磁盘。
3. MEMORY_ONLY_SER：将DataFrame的数据序列化后存储在内存中，可以减少内存占用。
4. MEMORY_AND_DISK_SER：将DataFrame的数据序列化后存储在内存中，如果内存不足，则溢出到磁盘。

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