caching - 如何在 Spark SQL 中缓存和持久化临时表？

Question

我有用于读取文本文件并用作内存中已注册临时表的工作代码。我想使用脚本或模块导入加载一组这些表，然后以交互方式查询它们。如果将此代码放入脚本和函数中，我应该返回哪个对象？ sc 上下文？ table ？ HadoopRDD？

file = "/file.tsv"
lines = sc.textFile(file)
parts = lines.map(lambda l: l.split("\t")).filter(lambda line:len(line)==7)

active_sessions = parts.map(lambda p: Row( 
    session=p[0]
    , user_id=p[1]
    , created=p[2]
    , updated=p[3]
    , id=p[4]
    , deleted=p[5]
    , resource_id=p[6]))

schemaTable = sqlContext.inferSchema(active_sessions)
schemaTable.registerTempTable("active_sessions")
sqlContext.cacheTable("active_sessions")

Answer 1

我遇到了同样的问题并最终返回:

return sqlContext.table("active_sessions")

虽然我已经将它注册为一个表而不是一个 temptable，但它也适用于 temptables。