Databricks
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PySpark UDF统一性能分析
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Databricks Runtime 17.0推出了统一的PySpark用户定义函数性能分析功能，帮助开发者跟踪函数调用、执行时间和内存使用，识别瓶颈以提升UDF性能。该分析基于SparkSession，支持Spark Connect，并提供可视化和管理API，增强了对注册UDF的支持。
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关键要点
- Databricks Runtime 17.0推出了统一的PySpark用户定义函数性能分析功能。
- 该功能帮助开发者跟踪函数调用、执行时间和内存使用，识别瓶颈以提升UDF性能。
- 统一分析基于SparkSession，支持Spark Connect，并可在运行时启用或禁用。
- 新分析提供了可视化和管理API，增强了对注册UDF的支持。
- PySpark性能分析器利用Python内置分析器扩展分析能力，支持在分布式环境中执行的UDF。
- 分析结果包括函数调用次数、总执行时间和文件名等信息，帮助识别性能瓶颈。
- 可以将分析结果导出到文件夹并清除结果。
❓
延伸问答
Databricks Runtime 17.0的新功能是什么？
Databricks Runtime 17.0推出了统一的PySpark用户定义函数性能分析功能。
如何启用PySpark的性能分析功能？
通过设置运行时SQL配置“spark.sql.pyspark.udf.profiler”为“perf”或“memory”来启用性能或内存分析器。
统一性能分析如何帮助开发者？
它帮助开发者跟踪函数调用、执行时间和内存使用，识别瓶颈以提升UDF性能。
新分析与旧分析有什么不同？
新分析基于SparkSession，支持Spark Connect，并增强了对注册UDF的支持，而旧分析在SparkContext级别实现，不支持Spark Connect。
分析结果包含哪些信息？
分析结果包括函数调用次数、总执行时间和文件名等信息，帮助识别性能瓶颈。
如何导出和清除分析结果？
可以将分析结果导出到文件夹并清除结果，具体方法在文中有说明。
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