Python createOrReplaceTempView和pyspark dataframe之间有什么区别

我想知道pyspark数据帧和

createOrReplaceTempView

我知道pyspark dataframe必须使用python，而

createOrReplaceTempView

则是SQL，但就内存而言，使用集群、并行化，两者都是一样的吗

例如，如果我使用

.toPandas（）？还是仍在分发

另外，我想知道，如果我使用
创建或替换临时视图tablename
如何将该表传递给pyspark数据帧

问候

我想知道pyspark数据帧和createOrReplaceTempView之间的区别

我知道pyspark dataframe必须使用python，而createOrReplaceTempView是SQL，但在内存方面，使用集群、并行化，两者都是一样的吗

它们都应该是相似的

例如，如果我使用.toPandas（），我会将所有数据放在内存中，createOrReplaceTempView是否也会发生类似的情况？还是仍在分发

.toPandas（）
收集所有数据并返回到驱动程序内存，
createOrReplaceTempView
是惰性的
要将表传递到pyspark数据帧，可以编写以下命令：
df=spark.sql（'SELECT*fromTableName'）
。然后df.show（）将显示数据帧，df.count（）将打印其长度，等等。