如何从 sql 查询缓存结果数据帧

Question

我在 SO 上看到了一些关于缓存 sql 表的问题，但似乎都没有完全回答我的问题。

查询产生的数据帧（来自 sqlContext.sql("...")）似乎不像常规数据帧那样可缓存。

这是一些示例代码（spark 2.2）：

import org.apache.spark.sql._

def isCached(df: DataFrame) = spark.sharedState.cacheManager.lookupCachedData(df.queryExecution.logical).isDefined

val df = List("1", "2", "3").toDF.cache
df.show
isCached(df) // 1) Here, isCached returns 'true'

df.createOrReplaceTempView("myTable")
spark.catalog.isCached("myTable")

val df2 = spark.sqlContext.sql("select value, count(*) from myTable group by value").cache
df2.show
isCached(df2) // 2) (???) returns 'false'

val df3 = spark.sqlContext.sql("select value, 'a', count(*) from myTable group by value")
df3.registerTempTable("x")
spark.sqlContext.cacheTable("x")
df3.show
spark.catalog.isCached("x") // Returns 'true'
isCached(df3) // 3) (???) Returns 'false'

spark.sqlContext.uncacheTable("myTable")
spark.catalog.isCached("myTable") // OK: Returns 'false'
isCached(df) // OK: Returns 'false'
spark.catalog.isCached("x") // 4) (???) Returns 'false'

Spark UI 显示了一些与 df2 关联的存储，但它似乎与 df 相关联。通常，我们执行.cache()，然后执行.count() 来实现，然后在不再需要时执行unpersist 父数据帧。在此示例中，当取消持久化 df 时，在 spark UI 中看到的 df2 和 df3 的存储也会消失。

那么我们如何让 (2)、(3) 或者最重要的是 (4) 返回 true 呢？

Answer 1

一段时间后，我认为发布我的问题的答案可能会很有用。

诀窍是用新的数据框截断关系沿袭。

为此，我打电话给spark.createDataFrame(df.rdd, df.schema).cache()。 其他人建议致电rdd.cache.count，但这似乎比在不实现底层rdd的情况下创建新的效率低得多。

import org.apache.spark.sql._

def isCached(df: DataFrame) = spark.sharedState.cacheManager.lookupCachedData(df.queryExecution.logical).isDefined

val df = List("1", "2", "3").toDF.cache
df.count // cache the df.
isCached(df) // 1) Here, isCached returns 'true'

df.createOrReplaceTempView("myTable")
spark.catalog.isCached("myTable")

val df2Temp = spark.sqlContext.sql("select value, count(*) from myTable group by value")
// truncate lineage and materialize new dataframe
val df2Cached = spark.createDataFrame(df2Temp.rdd, df2Temp.schema).cache
df2Cached.count
isCached(df2Cached) // 2) returns 'true'
df2Cached.createOrReplaceTempView("x")

// Still cached
isCached(df) 
spark.catalog.isCached("myTable")

// parent df not needed anymore
spark.sqlContext.uncacheTable("myTable")
spark.catalog.isCached("myTable") // OK: Returns 'false'
isCached(df) // OK: Returns 'false'

spark.catalog.isCached("x") // Still cached