大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了Databricks - 将 Spark 数据帧转换为表：它是相同的数据源吗？，大佬教程大佬觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。
您需要从源数据帧、Spark 表中执行相当多的计算，不是吗？或者 dataframe 和 table 都是指向相同数据的指针（即在创建表时您没有创建重复数据）？
我想我想弄清楚的是，您是否可以从 Spark 数据帧“打开关闭”到表，或者这样做是否（非常）计算成本高（毕竟它是大数据...... )
Dataframe 和 table 都在 spark 中不同。
Dataframe 是一个不可变的分布式数据集合。
表是具有元数据的表，元数据指向必须读取数据的物理位置形式。
当您将 spark 数据帧转换为表格时，您实际上是在将数据写入磁盘，这可能是 hdfs、S3、Azure 容器等。一旦将数据保存为表格，您就可以从任何地方读取它，例如不同的 Spark 作业或通过任何其他工作流程。
现在谈论数据帧，它仅对您创建该数据帧的特定火花会话有效，一旦关闭火花会话，您将无法读取该数据帧或访问它的值。 Dataframe 没有任何特定的内存位置或保存它的物理路径。数据框只是您从任何特定位置读取的数据的表示。
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