在选择使用pyspark.sql.functions.pandas_udf
和pyspark.sql.functions.udf
之间,需要考虑以下几个因素:
pyspark.sql.functions.udf
。udf
是基于Python函数的用户定义函数,它将每个输入行作为Python对象处理,适用于处理小规模数据。pyspark.sql.functions.pandas_udf
。pandas_udf
允许将Pandas函数应用于整个分布式数据集,提供了更强大的数据处理能力。pyspark.sql.functions.pandas_udf
。由于pandas_udf
使用了Pandas库,它可以利用Pandas的高性能数据处理功能,提供更快的计算速度。综上所述,选择使用pyspark.sql.functions.pandas_udf
还是pyspark.sql.functions.udf
取决于数据规模、数据处理复杂度和性能要求。需要根据具体情况进行权衡和选择。
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