当 dataset 仅被复用两次且仅需单列进行轻量聚合（如 count/distinct）时，通常无需显式 cache；spark 的谓词下推与投影下推可大幅减少实际 i/o，盲目缓存反而可能因全列加载和内存开销而降低性能。
在您的代码中，tradesDataset 通过 sparkSession.sql("select * from a_table") 全列加载后立即调用 .cache()，但后续两个操作均只依赖单列：
- select("uitid").distinct().count() → 仅需 uitid 列
- filter("TRADE_DATE = ?").count() → 仅需 TRADE_DATE 列（及隐式计数所需的最小数据）
Spark SQL 查询优化器（Catalyst）会在物理执行前自动应用列裁剪（Column Pruning） 和谓词下推（Predicate Pushdown）。这意味着：
✅ 即使未缓存，两次行动（action）触发的两次执行计划中，底层数据源（如 Parquet、Hive 表、JDBC）实际读取的仅为所需列，而非全表所有字段；
✅ 对于支持下推的格式（如 Parquet/ORC），I/O 与反序列化开销显著低于全表扫描；
❌ 而 .cache() 会强制将 SELECT * 的全部列持久化到内存/磁盘，不仅浪费存储与 GC 压力，还可能挤占其他任务资源。
以下是更优的写法建议：
// ✅ 推荐：按需构建窄依赖 Dataset，避免冗余列 DatasetuitIdOnly = sparkSession.sql("SELECT uitid FROM a_table"); long distinctUitIds = uitIdOnly.distinct().count(); Dataset
tradeDateOnly = sparkSession.sql("SELECT TRADE_DATE FROM a_table"); long countForDate = tradeDateOnly .filter(col("TRADE_DATE").equalTo(processingDate)) .count();
或进一步合并为一次扫描（若逻辑允许）：
// ✅ 更高效：单次扫描 + 多重聚合（避免重复扫描）
Row result = sparkSession.sql(
"SELECT COUNT(DISTINCT uitid) AS distinct_uitids, " +
" COUNT(*) FILTER (WHERE TRADE_DATE = '" + processingDate + "') AS count_for_date " +
"FROM a_table")
.first();
long distinctUitIds = result.getLong(0);
long countForDate = result.getLong(1);⚠️ 注意事项：
- 缓存收益取决于数据规模、列宽、存储格式、集群资源——对宽表（数百列）、大字段（如 JSON/BLOB）或低速数据源（如远程 JDBC），不缓存优势更明显；
- 若后续还需多次访问多列组合或复杂计算，再考虑基于具体列子集缓存（如 .select("uitid", "TRADE_DATE").cache()）；
- 始终通过 EXPLAIN FORMATTED 验证执行计划，确认是否发生列裁剪（查看 Output: [uitid#123] 类日志）；
- 生产环境建议 A/B 测试：分别运行 cache() 与无 cache 版本，对比 Spark UI > SQL tab 中的 Input Rows/Bytes 与 Duration。
总结：“复用两次”不是缓存的充分条件；“是否减少整体计算/IO”才是决策核心。 在轻量单列聚合场景下，信任 Catalyst 优化器，优先让 Spark 智能裁剪，而非过早缓存。
