Spark SQL利器：cacheTable/uncacheTable
在大数据处理中，SparkSQL 是一个非常强大的工具。当处理数据时，我们需要尽可能地减少读取磁盘数据的时间，因为磁盘通常是一个系统中最慢的组件之一。 这就是为什么在SparkSQL中使用cacheTable和uncacheTable函数是非常重要的，特别是在需要重复查询相同的数据时。
cacheTable
cacheTable函数是一种缓存SparkSQL表的方法，将数据存储在内存中，以便可以更快地执行查询。在执行查询时，Spark首先检查缓存中是否有相应的表，如果它找到了表，它将从缓存中读取表而不是从磁盘中读取。 这可以大大加速查询的执行时间。
下面是一个使用cacheTable函数缓存表的例子：
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("people.json")
df.cache()
df.createOrReplaceTempView("people")
sqlContext.sql("SELECT * FROM people").show()在这个例子中，首先从JSON文件中读取数据，然后使用cache()函数将DataFrame缓存到内存中，接下来创建一个临时表people并缓存它。最后，执行一个简单的SELECT查询以查看表中的数据。
uncacheTable
uncacheTable函数可以用来清除缓存中的表，以便释放内存。在有超过一个缓存表时，使用uncacheTable函数非常重要，以便释放更多内存用于缓存其他表。
下面是一个使用uncacheTable函数清除缓存表的例子：
val sqlContext = new org.apache.spark.sql.SQLContext(sc)
val df = sqlContext.read.json("people.json")
df.cache()
df.createOrReplaceTempView("people")
sqlContext.sql("SELECT * FROM people").show()
df.unpersist()在这个例子中，首先从JSON文件中读取数据并将其缓存，然后创建一个临时表people并在缓存中存储它。接下来，执行一个SELECT查询以查看表中的数据。最后，使用uncacheTable函数清除缓存中的表以释放内存。
总结
总之，使用SparkSQL中的cacheTable和uncacheTable函数可以显著提高查询的执行速度，特别是当需要重复查询相同的数据时。在缓存表之前，请确保您使用的内存足够大，以便您可以缓存足够的表，并确保您在不需要时使用uncacheTable函数清除它们的缓存。这将使内存可用于缓存其他表，从而提高整个系统的查询速度。
