Spark中的所有转换都是懒惰的，因为它们不会立即计算结果......这种设计使Spark能够更有效地运行。
有时我需要对我的数据帧进行某些操作。但是因为数据帧操作被“懒惰地评估”（如上所述），当我在代码中编写这些操作时，很少有人保证Spark会实际执行与其余代码内联的操作。例如：
val someDataFrame : DataFrame = getSomehow()
val someOtherDataFrame : DataFrame = getSomehowAlso()
// Do some stuff with 'someDataFrame' and 'someOtherDataFrame'
// Now we need to do a union RIGHT HERE AND NOW, because
// the next few lines of code require the union to have
// already taken place!
val unionDataFrame : DataFrame = someDataFrame.unionAll(someOtherDataFrame)
// Now do some stuff with 'unionDataFrame'...
所以我的解决方法（到目前为止）一直是在我的时间敏感数据帧操作后立即运行.show()或.count()，如下所示：
val someDataFrame : DataFrame = getSomehow()
val someOtherDataFrame : DataFrame = getSomehowAlso()
// Do some stuff with 'someDataFrame' and 'someOtherDataFrame'
val unionDataFrame : DataFrame = someDataFrame.unionAll(someOtherDataFrame)
unionDataFrame.count() // Forces the union to execute/compute
// Now do some stuff with 'unionDataFrame'...
...强制Spark执行数据帧操作然后在那里，内联。
这对我来说非常hacky / kludgy。所以我要问：是否有一种更普遍接受和/或有效的方法来强制数据帧操作按需发生（而不是懒惰评估）？
没有。
你必须调用一个动作来强制Spark做实际的工作。转换不会触发这种效果，这是爱spark的原因之一。
顺便说一句，我很确定spark非常清楚什么时候必须“在这里和现在”完成，所以你可能正在关注错误的观点。
你能否确认
count()和show()被认为是“行动”
您可以在documentation中看到Spark的一些动作功能，其中列出了count()。 show()不是，我之前没有使用它，但感觉它是一个动作 - 如何在不做实际工作的情况下显示结果？ :)
你是否暗示Spark会自动接受，并做联盟（及时）？
是! :)
spark记得你所调用的转换，当一个动作出现时，它会在正确的时间内完成它们！
要记住的事情：由于这个政策，只有在出现动作时才进行实际工作，在动作发生之前，您不会在转换中看到逻辑错误！
我同意你的意见，在某些时候你想要在你需要的时候采取行动。对于.e.g，如果您使用Spark流式传输数据，并且您想要评估在每个RDD上完成的转换，而不是为每个RDD累积转换，并且突然对这大量数据集执行操作。
现在，假设您有一个DataFrame，并且您已经完成了所有转换，那么您可以使用sparkContext.sql("CACHE table <table-name>")。
此缓存是急切缓存，这将触发此DataFrame上的操作，并评估此DataFrame上的所有转换。