为什么pySpark不能只运行自定义函数？

pySpark不能只运行自定义函数的原因有以下几点：

1. pySpark是基于Apache Spark的Python API，而Spark是一个大规模数据处理框架，提供了分布式计算的能力。自定义函数只是其中的一个部分，不能独立运行。pySpark需要依赖Spark集群环境才能执行代码，并利用其分布式计算的能力进行数据处理。
2. 自定义函数在pySpark中被视为一个转换操作，需要和其他的转换操作或动作操作一起组合使用才能发挥作用。这是因为在分布式环境下，pySpark需要将数据划分为多个分区，并对每个分区进行相应的操作，最终将结果整合起来。而自定义函数只是其中的一个步骤，不能独立地对整个数据集进行处理。
3. pySpark提供了丰富的内置函数和操作，这些函数和操作已经经过优化和调整，能够更好地适应分布式计算的场景。相比之下，自定义函数可能不具备相同的效率和性能优势。因此，pySpark鼓励使用内置函数和操作来完成数据处理任务。

总之，pySpark不能只运行自定义函数是因为它是一个分布式计算框架，自定义函数只是其中的一部分，需要和其他操作一起使用才能发挥作用。另外，pySpark提供了丰富的内置函数和操作，推荐使用这些函数和操作来完成数据处理任务。