1. Pandas_UDF介绍
PySpark和Pandas之间改进性能和互操作性的其核心思想是将Apache Arrow作为序列化格式，以减少PySpark和Pandas之间的开销。
Pandas_UDF是在PySpark2.3中新引入的API，由Spark使用Arrow传输数据，使用Pandas处理数据。Pandas_UDF是使用关键字pandas_udf作为装饰器或包装函数来定义的，不需要额外的配置。目前，有两种类型的Pandas_UDF，分别是Scalar（标量映射）和Grouped Map（分组映射）。
1.1 Scalar
Scalar Pandas UDF用于向量化标量操作。常常与select和withColumn等函数一起使用。其中调用的Python函数需要使用pandas.Series作为输入并返回一个具有相同长度的pandas.Series。具体执行流程是，Spark将列分成批，并将每个批作为数据的子集进行函数的调用，进而执行panda UDF，最后将结果连接在一起。
下面的示例展示如何创建一个scalar panda UDF，计算两列的乘积：
import pandas as pd from pyspark.sql.functions import col, pandas_udf from pyspark.sql.types import LongType # 声明函数并创建UDF
def multiply_func(a, b): return a * b multiply = pandas_udf(multiply_func, returnType=LongType()) x = pd.Series([1, 2, 3])df = spark.createDataFrame(pd.DataFrame(x, columns=["x"])) # Execute function as a Spark vectorized UDFdf.select(multiply(col("x"), col("x"))).show() # +-------------------+ # |multiply_func(x, x)| # +-------------------+ # | 1| # | 4| # | 9| # +-------------------+
1.2 Grouped Map
Grouped map（分组映射）panda udf与groupBy().apply()一起使用，后者实现了“split-apply-combine”模式。“split-apply-combine”包括三个步骤：
- 使用DataFrame.groupBy将数据分成多个组。
- 对每个分组应用一个函数。函数的输入和输出都是pandas.DataFrame。输入数据包含每个组的所有行和列。
- 将结果合并到一个新的DataFrame中。
要使用groupBy().apply()，需要定义以下内容：
- 定义每个分组的Python计算函数，这里可以使用pandas包或者Python自带方法。
- 一个StructType对象或字符串，它定义输出DataFrame的格式，包括输出特征以及特征类型。
需要注意的是，StructType对象中的Dataframe特征顺序需要与分组中的Python计算函数返回特征顺序保持一致。
此外，在应用该函数之前，分组中的所有数据都会加载到内存，这可能导致内存不足抛出异常。
下面的例子展示了如何使用groupby().apply()从组中的每个值中减去平均：
from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType df =
