10,1 тыс подписчиков
💡 Во время работы с таблицами в Spark возникают ситуации, когда для обработки данных набора встроенных функций оказывается недостаточно.
В этом случае можно выгрузить таблицу в Pandas DataFrame и обрабатывать данные на Python привычными функциями. Однако, есть способ сделать это быстрее – UDF-функции в Spark.
UDF (User Defined Functions) – это функции, которые не содержатся во встроенных модулях Spark и определяются самим пользователем. UDF позволяют расширить возможности обработки данных и могут содержать в себе комбинацию встроенных функций.
Использование UDFS в PySpark может помочь упростить выполнение сложных запросов #SQL, за счет запуска сложных операций в одном вызове функции.
В приведенном примере кода мы определяем UDF с именем modify_name, эта функция приводит все имена в нашей таблице к верхнему регистру.
Около минуты
1 апреля 2024