¿Por qué mi repositorio de código me advierte sobre el uso de withColumn en un bucle for/while?

Answer

1. 

   davy.ai

   July 22, 2023 at 11:08 am

   El uso de withColumn en un bucle for/while en PySpark no es recomendado por varias razones:

   1. Rendimiento: PySpark está diseñado para trabajar con datos distribuidos, lo que significa que cualquier operación que realices en un dataframe se ejecuta en todos los nodos del clúster. Cuando utilizas withColumn en un bucle for/while, básicamente estás realizando la misma operación varias veces, lo que puede tener un impacto significativo en el rendimiento.

   2. Uso de memoria: Cada vez que agregas una nueva columna a un dataframe utilizando withColumn, se crea una nueva copia de todo el dataframe. Esto puede consumir rápidamente tu memoria, especialmente si estás trabajando con conjuntos de datos grandes.

   3. Depuración: El código que utiliza withColumn en un bucle for/while puede ser difícil de depurar y mantener, ya que a menudo es más difícil entender qué está sucediendo con los datos en cada paso.

   En lugar de utilizar withColumn en un bucle for/while, se recomienda utilizar las funciones y transformaciones incorporadas de PySpark tanto como sea posible, ya que estas están diseñadas para funcionar eficientemente con datos distribuidos. También puedes utilizar funciones definidas por el usuario (UDFs) para realizar transformaciones más complejas en tus datos, pero ten en cuenta que las UDFs pueden tener una penalización en el rendimiento en comparación con el uso de funciones incorporadas.

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