<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>momijiame</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/momijiame/</author_url>
  <blog_title>CUBE SUGAR CONTAINER</blog_title>
  <blog_url>https://blog.amedama.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Apache Spark</anon>
    <anon>PySpark</anon>
    <anon>Python</anon>
  </categories>
  <description>今回は PySpark の UDF (User Defined Function) 機能を使ってみる。 UDF というのはユーザが定義した関数を使って Spark クラスタで分散処理をするための機能になっている。 柔軟に処理を記述できるメリットがある一方で、パフォーマンスには劣るというデメリットもある。 この特性は、ユーザが定義した処理をワーカーに配布した上で Python インタプリタに解釈させる特性に由来している。 今回は、そんな UDF を DataFrame API と Spark SQL という二つの API を通して使ってみることにした。 使った環境は次の通り。 クラスタは YAR…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fblog.amedama.jp%2Fentry%2F2018%2F01%2F31%2F210755&quot; title=&quot;PySpark の UDF (User Defined Function) を試す - CUBE SUGAR CONTAINER&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://images-fe.ssl-images-amazon.com/images/I/51AW5aaN7PL._SL160_.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2018-01-31 21:07:55</published>
  <title>PySpark の UDF (User Defined Function) を試す</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://blog.amedama.jp/entry/2018/01/31/210755</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
