Spark正在忽略重写库，而使用提供的库

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Spark是一个开源的大数据处理框架，它提供了高效的数据处理能力和分布式计算能力。在Spark中，重写库是指用户自定义的用于优化数据处理过程的代码库。然而，有时候Spark会选择忽略用户自定义的重写库，而使用自带的库来执行数据处理任务。

这种行为可能是由于以下几个原因：

1. 性能优化：Spark自带的库经过了大量的优化和测试，可以提供高效的数据处理能力。在某些情况下，Spark可能认为自带的库能够更好地满足用户的需求，因此选择忽略用户自定义的重写库。
2. 兼容性：用户自定义的重写库可能与Spark的版本不兼容，或者存在一些潜在的问题。为了保证系统的稳定性和兼容性，Spark可能会选择使用自带的库。
3. 简化开发：Spark提供了丰富的内置函数和库，可以满足大部分数据处理需求。使用自带的库可以简化开发过程，减少对外部库的依赖。

尽管Spark选择忽略重写库，但用户仍然可以通过其他方式来实现自己的需求。例如，可以使用Spark提供的API和内置函数来完成数据处理任务，或者使用其他与Spark兼容的第三方库。

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