PySpark自定义项，仅输入处的值为None

PySpark自定义项是指在PySpark中用户可以自定义的一些参数或函数，用于定制化Spark的行为和功能。在PySpark中，用户可以通过设置自定义项来调整Spark的配置，实现更灵活的数据处理和分析。

PySpark自定义项可以分为两类：配置项和函数项。

1. 配置项：配置项用于设置Spark的运行参数，影响Spark的性能和行为。常见的配置项包括：
   • spark.driver.memory：设置Driver进程的内存大小。
   • spark.executor.memory：设置Executor进程的内存大小。
   • spark.executor.cores：设置每个Executor进程的CPU核心数。
   • spark.default.parallelism：设置默认的并行度。
   • spark.sql.shuffle.partitions：设置Shuffle操作的分区数。
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• 函数项：函数项是指用户可以自定义的函数，用于在Spark的数据处理过程中进行特定的操作。常见的函数项包括：
  • UDF（User Defined Function）：用户自定义的函数，可以在Spark的SQL查询中使用。
  • UDAF（User Defined Aggregate Function）：用户自定义的聚合函数，可以在Spark的SQL查询中使用。
  • UDT（User Defined Type）：用户自定义的数据类型，可以在Spark的数据结构中使用。
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总结：PySpark自定义项是指在PySpark中用户可以自定义的参数或函数，用于定制化Spark的行为和功能。配置项用于设置Spark的运行参数，函数项用于定义用户自定义的函数。腾讯云提供了EMR和Databricks两个相关产品，可以支持使用PySpark进行数据处理和分析。