循环中的Pyspark延迟计算速度太慢

是由于Pyspark的延迟计算机制导致的。Pyspark是基于Spark的Python API，它采用了惰性计算的方式来优化计算性能。在循环中，每次迭代都会生成一个新的转换操作，但实际的计算并不会立即执行，而是在遇到一个行动操作时才会触发计算。

为了解决循环中Pyspark延迟计算速度太慢的问题，可以考虑以下几个方面的优化措施：

1. 避免使用循环：尽量使用Spark的转换操作来替代循环，这样可以利用Spark的并行计算能力，提高计算效率。
2. 使用广播变量：如果循环中需要使用某些共享的数据，可以将其转换为广播变量，这样可以减少数据的传输和复制，提高计算速度。
3. 使用累加器：如果循环中需要进行计数或累加等操作，可以使用Spark的累加器来代替普通的变量，累加器可以在分布式计算中进行原子操作，避免了循环中的数据传输和同步开销。
4. 调整分区数：通过调整数据的分区数，可以使得计算更加均衡，提高计算速度。可以使用repartition或coalesce等操作来调整分区数。
5. 使用持久化机制：如果循环中的计算结果需要多次使用，可以使用持久化机制将计算结果缓存起来，避免重复计算，提高计算速度。

总结起来，循环中的Pyspark延迟计算速度太慢可以通过避免使用循环、使用广播变量、使用累加器、调整分区数和使用持久化机制等优化措施来提高计算速度。

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