数据帧上的spark GROUPED_MAP udf是否并行运行？

数据帧上的Spark GROUPED_MAP UDF可以并行运行。

在Spark中，GROUPED_MAP操作是一种将用户定义的函数应用于数据帧中的每个分组的操作。这个操作可以并行执行，以提高处理效率。

GROUPED_MAP操作的并行执行是通过Spark的任务调度器来实现的。任务调度器将数据帧的每个分组划分为多个任务，并将这些任务分配给可用的计算资源进行并行处理。这样可以充分利用集群中的多个计算节点，加快数据处理速度。

GROUPED_MAP操作的并行执行具有以下优势：

1. 提高处理效率：并行执行可以同时处理多个分组，加快数据处理速度。
2. 充分利用资源：并行执行可以充分利用集群中的多个计算节点，提高资源利用率。
3. 可扩展性：并行执行可以根据数据量和计算资源的增加进行扩展，适应不同规模的数据处理需求。

GROUPED_MAP操作的应用场景包括但不限于：

1. 分组计算：对数据帧进行分组，并对每个分组应用自定义的计算逻辑。
2. 聚合操作：对每个分组进行聚合操作，如求和、平均值等。
3. 数据转换：对每个分组进行数据转换，如数据格式转换、字段提取等。

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参考链接：

• 腾讯云官方网站：https://cloud.tencent.com/
• Spark官方文档：https://spark.apache.org/docs/latest/api/python/index.html