避免在应用PandasUDF时出现Spark内存不足的问题
创始人
2024-12-17 16:31:06
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使用分布式数据存储格式进行数据存储、合理配置内存、使用Pandas UDF优化技巧

代码示例:

使用Parquet文件格式存储数据

df.write.format('parquet').save('path/to/data')

配置Spark运行时的内存分配策略

spark.conf.set('spark.executor.memory', '4g') spark.conf.set('spark.driver.memory', '4g')

使用分布式DataFrame API进行数据操作

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, PandasUDFType

@pandas_udf('double', PandasUDFType.SCALAR) def my_udf(col: pd.Series) -> pd.Series: # 进行数据操作 return col * 2

df.withColumn('new_col', my_udf(df['old_col'])).show()

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