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Marque le DataFrame comme non persistant et supprime tous les blocs pour celui-ci de la mémoire et du disque.
Syntaxe
unpersist(blocking: bool = False)
Paramètres
| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
blocking |
bool | Indique s’il faut bloquer jusqu’à ce que tous les blocs soient supprimés. |
Retours
DataFrame: DataFrame nonpersisté.
Remarques
blocking la valeur par défaut a changé pour correspondre à False Scala dans la version 2.0.
Sur le calcul classique, les données mises en cache sont partagées entre toutes les sessions Spark du cluster, donc la non-persistance affecte toutes les sessions.
En calcul serverless, unpersist() marque le résultat mis en cache comme prêt à être récupéré et ignore blocking. Après cela, le DataFrame et les DataFrames dérivés ne peuvent plus être utilisés.
Voir Cache DataFrames sur le calcul serverless.
Exemples
df = spark.range(1)
df.persist()
# DataFrame[id: bigint]
df.unpersist()
# DataFrame[id: bigint]
df = spark.range(1)
df.unpersist(True)
# DataFrame[id: bigint]