在Apache Spark中，“with as”和“cache”都是优化Spark执行速度的方法，但是它们用法和作用略有不同。在实际使用中，需要根据具体的应用场景来选择。

1. “with as”用法 “with as”又称为“withColumnRenamed”，这个函数用来重命名Spark DataFrame中的某一列或多列。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

schema = StructType([
    StructField('num1', IntegerType(), True),
    StructField('num2', IntegerType(), True),
    StructField('num3', IntegerType(), True)
])

data = [(1,2,3), (4,5,6), (7,8,9)]
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)

df = df.withColumnRenamed('num1', 'new_num1')
df.show()

输出结果为：

+--------+----+----+
|new_num1|num2|num3|
+--------+----+----+
|       1|   2|   3|
|       4|   5|   6|
|       7|   8|   9|
+--------+----+----+

2. “cache”用法 “cache”函数可以将Spark RDD或DataFrame保存到内存中，以加快后续操作的执行速度。示例代码如下：

from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *

schema = StructType([
    StructField('name', StringType(), True),
    StructField('age', IntegerType(), True),
    StructField('gender', StringType(), True)
])

data = [("John", 22, "male"), ("Jane", 32, "female"), ("Bob", 45, "male")]
df = spark.createDataFrame(data, schema=schema)

df.cache()
df.show()

输出结果为：

+----+---+------+
|name|age|gender|
+----+---+------+
|