地图和udf的区别
当我在Spark中使用数据帧时，有时我必须只编辑该数据帧中特定列的值。例如，如果我的数据帧中有一个count字段，如果我想将1添加到count的每个值中，那么我可以编写一个自定义udf，使用数据帧的with column功能来完成工作，或者我可以在数据帧上做一个映射，然后从生成的RDD中提取另一个数据帧。
我想知道的是udf在引擎盖下是如何工作的。在这种情况下，请给我一个使用map/udf的比较。性能有什么不同？
谢谢
共有1个答案
简单地说，map比udf更灵活。使用map，您可以在一行中操作的列数没有限制。假设您想要为5列数据导出值，并删除3列。您需要对列执行/自定义项5次，然后选择。使用1map功能，您可以完成所有这一切。
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问题内容： 我无法理解RxSwift中map和flatMap之间的区别。在RxSwift游乐场示例和书籍中，flatMap用作转换具有内部Observable属性的Observables。 但是我看到flatMap直接用于基本类型的Observable。例如，下面的代码，它们都产生相同的输出。有人可以帮助我了解map和flatMap之间的区别吗 问题答案： flatMap 与 map 相似，但是它
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onmaploadedcallback.onmaploaded（） 我不是很清楚。
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问题内容： 我知道映射是将键映射到值的数据结构。字典不一样吗？地图和字典1有什么区别？ 1.我不是要问用X或Y语言定义它们（这似乎是人们通常在SO上要求的语言），我想知道它们在理论上有何不同。 问题答案： 同一件事的两个术语： Java，C ++使用“地图” .Net，Python使用“字典” PHP使用“关联数组” “映射”是正确的数学术语，但是避免使用它，因为它在函数式编程中具有单独的含义。
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这两种方法有什么区别：和？ 请举个例子。
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我只是意识到编译器允许以多种方式定义映射。这些声明之间有区别吗，哪种是“正确”的方式：
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我已经使用Spark 2.4一段时间了，最近几天刚开始切换到Spark 3.0。在切换到Spark 3.0运行＜code＞udf（（x:Int）之后，我得到了这个错误= 这些解决方案是由Spark自己提出的，在搜索了一段时间后，我进入了Spark迁移指南页面： 在Spark 3.0中，默认情况下不允许使用org.apache.spark.sql.functions.udf（AnyRef， Data