Несколько рекомендаций по оптимизации операций с DataFrame в Spark с помощью метода withColumn:

• Использовать встроенные функции. 1 Они оптимизированы для производительности и могут значительно ускорить обработку. 1
• Минимизировать перемещение данных. 1 Для этого можно применять фильтрацию данных на ранних этапах преобразований. 1
• Избегать многократного вызова withColumn. 25 Каждый вызов возвращает новый DataFrame, и в случае преобразования нескольких столбцов последовательное выполнение операций withColumn может привести к проблемам с производительностью для больших DataFrames. 2 Чтобы избежать этого, рекомендуется использовать select с несколькими преобразованиями столбцов одновременно. 25
• Сократить использование withColumn. 5 Метод следует применять только в тех случаях, когда это необходимо. 5 Если выполняется много преобразований, стоит рассмотреть альтернативные решения. 5

Метод withColumn позволяет добавлять новый столбец в DataFrame или заменять существующий значениями, полученными из констант, вычислений или пользовательских функций. 3