在Spark中，我们可以使用persist()方法来缓存RDD或DataFrame，以避免懒惰评估。

下面是一个示例代码，展示了如何在Spark中避免懒惰评估而不进行缓存：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 读取数据并创建DataFrame
df = spark.read.csv("path/to/data.csv", header=True, inferSchema=True)

# 对DataFrame执行一系列操作
df_filtered = df.filter(df["age"] > 25)
df_transformed = df_filtered.withColumn("age_squared", df_filtered["age"] ** 2)
df_result = df_transformed.select("name", "age_squared")

# 缓存DataFrame
df_result.persist()

# 执行action操作，将DataFrame结果打印出来
df_result.show()

# 执行其他操作，如保存结果到文件
df_result.write.csv("path/to/result.csv")

# 取消缓存
df_result.unpersist()

在上面的示例中，我们使用了persist()方法将DataFrame df_result 缓存起来，以避免在执行action操作时进行懒惰评估。通过调用unpersist()方法，我们可以在使用完DataFrame后取消缓存。

请注意，缓存数据会占用内存资源，如果内存资源有限，可能需要谨慎使用缓存功能。另外，对于较大的数据集，可能需要根据具体情况选择合适的缓存级别（如MEMORY_ONLY，MEMORY_AND_DISK等）。