Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Beim Caching wird das Spaltenformat verwendet
<a name="using-columnar-format-when-caching"></a>

Spark SQLhat die Fähigkeit, Tabellen im Speicher in einem Spaltenformat zwischenzuspeichern. `spark.catalog.cacheTable("tableName")`oder `dataFrame.cache()` Funktionsaufrufen können verwendet werden, um Tabellen in einem speicherinternen Spaltenformat zwischenzuspeichern. Die Spark SQL Engine scannt dann nur die erforderlichen Spalten und passt die Komprimierung automatisch an, um die Speicher- und CPU-Auslastung zu reduzieren. Sie können `spark.catalog.uncacheTable("tableName")` oder verwenden`dataFrame.unpersist()`, um die Tabelle aus dem Speicher zu entfernen.