2023年のPySpark：1年を振り返って
2023年にリリースされたApache Spark 3.4と3.5で、私たちはPySparkのパフォーマンス、柔軟性、使いやすさの改善に重点を置きました。 このブログ記事では、主な改善点をご紹介します。 2023年にApache Spark 3.4と3.5で追加された最も重要な機能の概要です： Spark Connect は、任意のアプリケーションからSparkクラスタへのリモート接続を可能にする、クライアントとサーバーを分離したアーキテクチャを導入しています。 これにより、サービスとしてのSparkは、安定性、アップグレード可能性、可観測性を高めながら実現されます。 Arrowに最適化されたPythonユーザー定義関数（UDF ）では、Arrowのカラムナーフォーマットを活用することで、通常のPython UDFの2倍のパフォーマンスを実現し、飛躍的な効率の向上を示しました。 Pythonのユーザー定義テーブル関数（UDTF） により、ユーザーはPySparkでネイティブにテーブルベースの変換を実行できるように
DataFrameの等式関数を使ったPySparkテストのシンプル化
DataFrameの等式テスト関数 は、PySparkのユニットテストを簡素化するためにApache Spark™ 3.5とDatabricks Runtime 14.2で導入されました。 このブログ記事で説明した機能一式は、次期Apache Spark 4.0とDatabricks Runtime 14.3から利用可能になります。 DataFrameの等式テスト関数を使用して、より信頼性の高いDataFrame変換を記述 PySparkでデータを扱うには、DataFrameに変換、集約、操作を適用します。 変換が蓄積されるにつれて、コードが期待通りに動作することをどうやって確信できるでしょうか？ PySparkの等式テストユーティリティ関数は、データを期待される結果と照らし合わせてチェックする効率的で効果的な方法を提供し、予期しない差異を特定して分析プロセスの初期段階でエラーを検出するのに役立ちます。 さらに、デバッグに多くの時間を費やすことなく、即座に対策を講じることができるように、違いを正確に特定する直感的