pySpark 数据框转换性能答案

【问题标题】：pySpark dataframe transformations performancepySpark 数据框转换性能
【发布时间】：2021-12-31 14:04:03
【问题描述】：

我最近开始使用 pySpark。（在此之前我与熊猫一起工作）我想了解 Spark 如何在数据帧上执行和优化转换。

我可以使用带有数据框的一个变量一一进行转换吗？

#creating pyspark dataframe

from datetime import datetime, date
import pandas as pd
from pyspark.sql import Row
from pyspark.sql.functions import col,lit

df = spark.createDataFrame([
    Row(a=1, b=2., c='string1', d=date(2000, 1, 1), e=datetime(2000, 1, 1, 12, 0)),
    Row(a=2, b=3., c='string2', d=date(2000, 2, 1), e=datetime(2000, 1, 2, 12, 0)),
    Row(a=4, b=5., c='string3', d=date(2000, 3, 1), e=datetime(2000, 1, 3, 12, 0))
])

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转换方式#1：

df1 = df
df1 = df1.withColumn("d", lit("new value"))
df1 = df1.withColumn("b", col("b") + 2)
df1 = df1.select("a","b","d")

或者我应该在一个变量赋值中使用所有转换？
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转换方式#2：

df2 = (
       df.withColumn("d", lit("new value"))
         .withColumn("b", col("b") + 2)
         .select("a","b","d")
)

方式#1 对我来说更清楚。我对 Pandas 使用了相同的逻辑。
但据我所知，RDD，它在 Spark 数据帧下 - 不可变
这意味着，当我进行变量分配时，Spark 每次都会创建新的 RDD？
从这个逻辑来看，我应该使用 Way#2 来节省内存？

或者我应该兑现数据帧？还是 Spark 优化了这一步？

很高兴了解考拉在这种情况下也是如何工作的

【问题讨论】：

您能回复一下吗？新年快乐..

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql spark-koalas

【解决方案1】：

就风格而言，这是一个见仁见智的问题，但 Spark 使用“惰性评估”，因此在“动作”执行之前，它会将“转换”“融合”到每个“阶段”可以完成的最佳操作。

这又称为“Wholestage Codegen”。如果适用，每个物理转换、运算符生成逻辑、代码都被融合到一个 Java 函数中，该函数在每个阶段编译和运行。

与 pyspark 本身无关。

见https://www.waitingforcode.com/apache-spark-sql/why-code-generation-apache-spark-sql/read

【讨论】：