大数据集群上有一张分布式的hive表，表名tmpcard，该表有两个字段，cardno，newcardno，tmpcard表中有多条数据，一条数据中的cardno和newcardno表示cardno变化为了newcardno，且该条数据的newcardno字段对应的值可以关联到该表另一条数据的cardno字段，以此类推变化次数未知，但已知变化的结尾数据的newcardno字段为空。通过以上关联关系帮我用pyspark写一段递归遍历查找tmpcard表中，cardno的变化路径，将最初的cardno和最后的cardno分别输出为两个字段并把最初的cardno到最后的cardno的变化路径输出作为一个road字段，不能用WITH RECURSIVE 实现，需要输出表内所有cardno的变化路径，先把把所有的数据加载到driver端内存再去做递归查询

好的，我可以回答这个问题。下面是用pyspark实现递归遍历查找tmpcard表中cardno变化路径，并将最初的cardno和最后的cardno分别输出为两个字段，将整个变化路径输出为一个road字段的代码。

from pyspark.sql.functions import spark_partition_id, monotonically_increasing_id

# 加载tmpcard表数据到driver端内存
df = spark.table('tmpcard').persist()

# 添加一个唯一ID列，用于辅助递归查找
df = df.withColumn('id', monotonically_increasing_id())

# 找到所有没有被卡号变化的记录作为起始点，即cardno和newcardno相等的记录
start_points = df.filter(df['cardno'] == df['newcardno'])

# 定义递归函数
def find_path(df, path):
    # 找到当前路径的最后一个记录
    last = path[-1]
    # 找到下一个变化的记录
    next = df.filter(df['cardno'] == last['newcardno']).collect()
    if len(next) == 0:
        # 如果找不到下一个变化的记录，说明已经到达变化路径的结尾
        result = [(p['cardno'], last['newcardno'], [p['cardno'] for p in path] + [last['newcardno']])]
    else:
        # 否则，在每一个下一个变化的记录上继续递归查找
        result = []
        for n in next:
            result += find_path(df, path + [n])
    return result

# 对于每一个起始点，调用递归函数查找变化路径，并将结果合并
result = []
for s in start_points.collect():
    result += find_path(df, [s])

# 将结果转换为DataFrame
result_df = spark.createDataFrame(result, ['start', 'end', 'road'])

# 显示结果
result_df.show()

希望这能够帮助到您，如果还有其他问题，欢迎继续提问。