哪个选项使用 pyspark 提供最佳性能？使用地图进行 UDF 或 RDD 处理？答案

【问题标题】：Which Option gives the best performance with pyspark ? An UDF or RDD processing with map?哪个选项使用 pyspark 提供最佳性能？使用地图进行 UDF 或 RDD 处理？
【发布时间】：2020-06-26 12:11:11
【问题描述】：

哪个选项使用 pyspark 提供最佳性能？使用地图进行 UDF 或 RDD 处理？

我正在使用 spark 结构化流处理数据，对于每个微批次，我将 DF 转换为 RDD，并执行一些 python graphkit 操作，然后再次将 RDD 转换为 DF 以写入 Kafka 流。

【问题讨论】：

标签： apache-spark pyspark apache-spark-sql rdd spark-structured-streaming

【解决方案1】：

我通常观察到 udf 比 rdd 映射更快。根据您的 python 版本，您可以使用 pandas udf，这肯定更快。参考这里：https://databricks.com/blog/2017/10/30/introducing-vectorized-udfs-for-pyspark.html

【讨论】：

我知道 pandas udf 更快。但是当您将 spark df 转换为 pandas df 时，它会将数据带到驱动程序节点。我觉得它不是分布式计算。
您不需要将其转换为 pandas。请参考链接中的示例 from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType # 使用 pandas_udf 定义 Pandas UDF @pandas_udf('double', PandasUDFType.SCALAR) # 输入/输出都是 pandas.Series of doubles def pandas_plus_one( v): return v + 1 df.withColumn('v2', pandas_plus_one(df.v)) 所以pandas udf可以直接应用于spark数据帧。命名 pandas udf ，因为我们的列不是逐行执行，而是基于函数类型作为 pandas 系列或 pandas 数据帧处理