为什么Spark在调用另一个udf之前转换udf生成的列，而不是raw列？

Spark在调用另一个UDF之前转换UDF生成的列而不是原始列，是因为UDF生成的列可能会包含一些计算逻辑或者数据转换操作，这些操作可能会对原始列进行修改或者衍生出新的列。通过在调用另一个UDF之前转换生成的列，可以确保后续的计算过程基于经过处理的数据进行，从而得到正确的结果。

具体来说，Spark在执行数据处理过程中，会按照一定的计算图（DAG）进行数据转换和计算操作。当遇到UDF时，Spark会将UDF应用于输入数据的每一行，生成一个新的列。这个新的列可以是原始列的转换结果，也可以是基于原始列计算得到的新列。

为了保证计算的正确性和效率，Spark会尽可能地延迟计算，即在需要使用计算结果之前才进行实际的计算操作。因此，在调用另一个UDF之前，Spark会先转换生成的列，以确保后续的计算过程基于经过处理的数据进行。

这种方式的优势在于：

1. 提高计算效率：通过延迟计算和转换生成的列，Spark可以根据实际需要选择性地执行计算操作，避免不必要的计算开销，提高计算效率。
2. 灵活的数据处理：通过UDF生成的列，可以进行各种复杂的数据转换和计算操作，使得数据处理过程更加灵活多样化。
3. 支持复杂的数据流转：通过转换生成的列，可以将数据流转换为更适合后续处理的形式，为后续的计算操作提供更好的数据结构和格式。

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