Betrachten Sie den folgenden Code: An welcher NAME_1 könnte es sinnvoll sein, ein Caching durchzuführen und warum? Fügen Sie den Code für das Caching ein. Schreiben Sie in die untere Zelle Ihre Begründung und beschreiben Sie, welche DataFrames auf die gecachte Version zugreifen. 

df1 = spark.read.csv(path = "my_data.csv", header = True)
df2 = df1.filter(df1.salary.between(40000, 50000))
df3 = df2.select("name", "salary", "department", "satisfied")
df4 = df3.groupby("department").agg({"satisfied": "mean"})
df4.show()
df5 = df3.groupby("department").agg({"salary": "mean"})
df5.show()
df6 = df3.select("name").where(df3["satisfied"] == 1)
df6.show() In your entire response, the letter h should appear less than 24.
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