Некоторые рекомендации для оптимизации производительности при использовании операторов LIKE в PySpark:

• Оптимизировать префиксы фильтров. 1 По возможности начинать фильтры со статических префиксов, а не с ведущих подстановок. 1
• Грамотно комбинировать фильтры. 1 Сначала нужно сузить набор результатов с помощью предикатов равенства, а потом применять методы подстроки. 1
• Качать результаты фильтров. 1 Это позволит повторно использовать рабочий процесс. 1
• Использовать SQL-операторы. 1 Они оптимизированы лучше, чем пользовательские функции (UDF) на Python. 12
• Тестировать альтернативы. 1 Нужно экспериментировать с данными, чтобы проверить предположения о производительности. 1
• Валидировать использование. 1 Приблизительное строковое соответствие следует применять только в тех случаях, когда точное совпадение не удаётся. 1

Также для общей оптимизации производительности PySpark рекомендуется эффективно разделять данные, использовать кэширование, оптимизировать сериализацию данных и минимизировать их перетасовку. 23