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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。

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