Spark数据框上的val vs def性能

在Spark中，使用val和def定义函数/变量的性能是不同的。

当使用val定义变量时，Spark会立即计算该变量的值，并将结果存储在内存中。这意味着每次引用该变量时，Spark都会直接从内存中读取值，从而提高了性能。

当使用def定义函数时，Spark不会立即计算函数的结果，而是在需要时进行计算。这意味着每次引用该函数时，Spark都需要重新计算结果，从而降低了性能。

下面是一个示例，展示了val和def的性能差异：

import org.apache.spark.sql.SparkSession

object PerformanceExample {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("PerformanceExample")
      .master("local[*]")
      .getOrCreate()

    // 使用val定义变量
    val data = spark.range(100000000)
    val filteredData = data.filter(_ % 2 == 0)
    val sum1 = filteredData.sum()

    // 使用def定义函数
    def filterDataFunc(data: org.apache.spark.sql.Dataset[Long]): org.apache.spark.sql.Dataset[Long] = {
      data.filter(_ % 2 == 0)
    }
    val filteredData2 = filterDataFunc(data)
    val sum2 = filteredData2.sum()

    println(s"sum1: $sum1")
    println(s"sum2: $sum2")

    spark.stop()
  }
}

在上面的示例中，我们首先使用val定义了data和filteredData变量，并计算了它们的和。然后，我们使用def定义了filterDataFunc函数，并在函数内部对数据进行过滤。最后，我们分别计算了filteredData和filteredData2的和，并打印结果。

根据实验结果，使用val定义变量的性能更高，因为它避免了在每次引用变量时重新计算的开销。