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PySpark DataFrame教程与演示
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原文中文，约3900字，阅读约需10分钟。
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内容提要
PySpark DataFrame是Apache Spark生态系统的重要组成部分，提供了一种强大且绿色的方式来大规模处理结构化信息。然而，它也存在内存开销、学习曲线、表达能力有限、序列化开销、调试挑战和设置的复杂性等缺点。
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关键要点
- PySpark DataFrame 是 PySpark 库中的基本抽象，专为分配的记录处理和操作而设计。
- PySpark DataFrame 提供了一种强大且绿色的方式来大规模处理结构化信息。
- PySpark DataFrame 基于 Apache Spark 构建，可实现跨机器集群的分布式处理，提升整体性能。
- DataFrame API 提供了用户友好的类似 SQL 的界面，易于使用。
- DataFrame 允许并行处理统计数据，加快信息评估并减少处理时间。
- PySpark DataFrame 操作是延迟评估的，优化执行计划以提高性能和资源利用率。
- PySpark DataFrame 由 Catalyst 优化器优化查询执行计划，减少不必要的计算。
- PySpark DataFrame 具有架构，确保记录遵循所描述的形状，增加信息验证和类型保护。
- PySpark DataFrame 与 Spark SQL、MLlib 和 Spark Streaming 无缝集成，提供全面的平台。
- PySpark DataFrame 的缺点包括内存开销、学习曲线、表达能力有限、序列化开销、调试挑战和设置复杂性。
- 内存开销可能影响小数据集的内存利用率。
- 学习曲线对于刚接触分散计算理念的用户而言可能较陡峭。
- 表达能力有限，可能无法涵盖所有操作，客户可能需要恢复到 RDD 进行自定义操作。
- 调试分配的结构可能更加困难，需要额外的专业知识。
- 设置 Spark 集群和配置资源可能比使用单个小工具解决方案更复杂。
- PySpark 提供了许多集成功能来将单列拆分为多列，使用 split() 函数是常见的方法。
- 示例代码展示了如何使用 PySpark 将单个列拆分为多个列。
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