目錄

Catalog.cacheTable(表)	緩存內存中指定的表。
Catalog.clearCache()	從內存中刪除所有緩存表緩存。
Catalog.createExternalTable(表[…])	創建一個基於數據源中的數據表。
Catalog.createTable(表名(路徑,…))	創建一個基於數據源中的數據表。
Catalog.currentCatalog()	返回當前默認目錄在這個會話。
Catalog.currentDatabase()	返回當前默認數據庫在這個會話。
Catalog.databaseExists(dbName)	檢查是否指定名稱的數據庫存在。
Catalog.dropGlobalTempView(viewName)	滴全局臨時視圖用給定的視圖名稱的目錄。
Catalog.dropTempView(viewName)	滴本地臨時目錄視圖與給定的視圖名稱。
Catalog.functionExists(functionName [, dbName])	檢查函數名稱指定的存在。
Catalog.getDatabase(dbName)	得到指定名稱的數據庫。
Catalog.getFunction(functionName)	得到指定名稱的函數。
Catalog.getTable(表)	得到指定名稱的表或視圖。
Catalog.isCached(表)	如果表目前緩存的內存返回true。
Catalog.listCatalogs()	返回一個列表的目錄。
Catalog.listColumns(表名(,dbName))	返回一個給定的表/視圖的列列表中指定的數據庫。
Catalog.listDatabases()	在所有會話返回一個可用的數據庫列表。
Catalog.listFunctions([dbName])	返回一個指定的數據庫中注冊的功能列表。
Catalog.listTables([dbName])	返回一個指定的數據庫中的表/視圖列表。
Catalog.recoverPartitions(表)	恢複所有的分區表和更新目錄。
Catalog.refreshByPath(路徑)	無效,刷新緩存的數據和相關的元數據對於任何DataFrame路徑包含給定的數據源。
Catalog.refreshTable(表)	無效並刷新所有給定表的緩存數據和元數據。
Catalog.registerFunction(名稱、f [, returnType])	一個別名spark.udf.register ()。
Catalog.setCurrentCatalog(catalogName)	設置當前默認目錄在這個會話。
Catalog.setCurrentDatabase(dbName)	設置當前的默認數據庫會話。
Catalog.tableExists(表名(,dbName))	檢查是否存在指定名稱的表或視圖。
Catalog.uncacheTable(表)	從內存緩存中刪除指定的表。

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pyspark.sql.PandasCogroupedOps.applyInPandas

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