spark dataframe高效率去重

在Spark DataFrame中进行去重操作，可以使用以下方法来提高效率：

1. 使用dropDuplicates()函数：dropDuplicates()函数可以去除DataFrame中的重复行，并返回一个新的DataFrame。该函数默认会根据所有列进行去重，也可以通过传递列名列表来指定特定列进行去重。例如，df.dropDuplicates(['col1', 'col2']) 可以根据col1和col2列进行去重。

2. 使用cache()函数：如果数据集比较大，我们可以先使用cache()函数将DataFrame缓存到内存中，以加快后续的去重操作。例如，df.cache().dropDuplicates() 可以先将数据缓存到内存中，然后再执行去重操作。

3. 使用repartition()函数：如果DataFrame的分区数量比较少，我们可以使用repartition()函数来增加分区数量，以提高并行度和执行效率。例如，df.repartition(100).dropDuplicates() 可以将DataFrame分为100个分区，以提高并行度和执行效率。

4. 使用approximateDistinct()函数：如果DataFrame中的列值比较多，我们可以使用approximateDistinct()函数来估算列值的近似唯一值数量，以加快去重操作。例如，df.select(approximateDistinct('col1')).show() 可以估算col1列的唯一值数量。

5. 使用Hash函数去重：如果DataFrame中的行数很多，我们可以使用Hash函数进行去重。Hash函数可以将每一行数据映射到一个唯一的Hash值，然后根据Hash值进行去重。例如，df.rdd.map(lambda x: (hash(str(x)), x)).reduceByKey(lambda x, y: x).map(lambda x: x[1]).toDF() 可以使用Hash函数进行去重。