在 Apache Spark 中，DataFrame 的 cache 方法用于将 DataFrame 的计算结果缓存到内存中，以便在后续的操作中能够更快地访问这些数据。这对于在多个阶段使用相同的 DataFrame 数据时是非常有用的，可以避免重复计算。
具体来说，cache 方法执行以下操作：
以下是一个简单的示例：
import org.apache.spark.sql.SparkSession
val spark = SparkSession.builder.appName("DataFrameCache").getOrCreate()
// 假设 df 是你的 DataFrame
val df = spark.read.format("csv").load("your_data.csv")
// 缓存 DataFrame 的计算结果到内存中
df.cache()
// 使用缓存后的 DataFrame 进行多次操作
val result1 = df.filter("some_condition").groupBy("column").agg("agg_column" -> "sum")
val result2 = df.filter("another_condition").groupBy("column").agg("agg_column" -> "avg")
result1.show()
result2.show()
在上述代码中，df.cache() 将 DataFrame df 的计算结果缓存到内存中。之后，我们可以在后续的操作中使用 result1 和 result2，Spark 将尽可能使用缓存中的数据，而不是重新计算。
需要注意的是，缓存操作可能会导致额外的内存开销，因此需要谨慎使用，特别是当数据量较大时。
可以使用 unpersist() 方法来手动释放缓存，
或者在不再需要缓存时调用 df.unpersist() 来释放资源。
在 Spark 中，使用 cache 方法将数据缓存到内存中可能会导致 SparkOutOfMemoryError 错误，尤其是在数据量较大、集群资源不足或者缓存的数据量超过可用内存时。这是因为缓存大量数据可能会导致内存不足，从而触发 OutOfMemory 错误。
为了避免这种情况，可以考虑以下几点：
合理分配资源： 在 Spark 应用程序中，确保为每个任务分配的资源是合理的。这包括 executor 内存、CPU 核心数等。过度分配资源可能导致内存不足。
合理使用缓存： 考虑缓存的数据量和内存资源之间的平衡。不要缓存超出可用内存的数据量。如果数据量很大，可以考虑使用StorageLevel参数来调整缓存级别，例如使用 MEMORY_ONLY_SER 或 MEMORY_ONLY_SER_2，这将以序列化的形式存储数据，减少内存占用。
及时释放缓存： 当不再需要缓存的数据时，及时使用 unpersist 方法释放缓存。避免将不必要的数据一直保存在内存中。
// 缓存 DataFrame
df.cache()
// 使用缓存后的 DataFrame 进行操作
// 释放缓存
df.unpersist()
DISK_ONLY 或 MEMORY_AND_DISK 存储级别。df.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)
综合考虑这些因素，可以有效地管理内存资源，避免 SparkOutOfMemoryError 错误。
使用 df.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 将 DataFrame 缓存到硬盘时，数据会被保存在 Spark 集群的本地文件系统上。这是指每个 Spark Executor 的本地文件系统，而不是你提交 Spark 应用程序的主节点或 HDFS。
具体来说：
本地文件系统： 对于每个 Executor，Spark 会在其本地文件系统上创建一个目录，称为存储目录（Storage Directory）。数据将被写入并存储在这个目录中。
Executor 的工作目录： 存储目录通常位于 Executor 的工作目录中。这是 Executor 专用的目录，用于存储缓存的数据和其他 Spark 相关的临时文件。
数据分布： 数据将被分布在集群中的多个 Executor 上，每个 Executor 存储其分配到的数据。
需要注意的是，这种存储方式是相对于内存缓存而言的，是一种牺牲速度来换取存储容量和持久性的做法。存储在硬盘上的数据在需要时可以从硬盘读取到内存中，但相对于内存缓存而言，读取速度会较慢。
当你使用 df.persist(StorageLevel.DISK_ONLY) 时，Spark 会根据需要将数据写入和读取出这些存储目录。因此，确保每个 Executor 的本地文件系统有足够的空间，以容纳缓存的数据。