Evitar o uso de take para obter o cabeçalho: O uso de take pode ser ineficiente, especialmente em grandes RDDs. Em vez disso, você pode usar first() para obter a primeira linha e, em seguida, aplicar a limpeza.
Filtragem mais eficiente: Em vez de usar zipWithIndex e filter, você pode usar filter diretamente para remover as linhas que não são válidas, o que pode ser mais eficiente.
Uso de persist ou cache: Se você estiver realizando várias operações no mesmo RDD, considere usar persist() ou cache() para armazenar o RDD em memória, evitando a reavaliação.
Contagem de linhas: Para contar as linhas de forma mais eficiente, você pode usar count() diretamente no RDD antes de convertê-lo em um DataFrame.
Aqui está uma versão otimizada da sua função:
python
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import re def clean_corrupted_data(input_path): # Read in input as text file rdd = spark.sparkContext.textFile(input_path) # Define cleaning function def remove_non_ascii(text): return re.sub(r'[\x00-\x1F\x7F-\x9F]|[^\x00-\x7F]+', '', text) # Clean text clean_rdd = rdd.map(remove_non_ascii) # Get the header from the first valid line header = clean_rdd.first().split(";") # Remove headers and clean data data_rdd = clean_rdd.filter(lambda line: line != header[0]).map(lambda line: [col.strip('"') for col in line.split(";")]) # Filter valid rows valid_data_rdd = data_rdd.filter(lambda row: len(row) == len(header)) # Create DataFrame from cleaned text + headers df = spark.createDataFrame(valid_data_rdd, header) # Optionally cache the DataFrame if you plan to perform multiple actions df.cache() return df
Verifique a integridade dos dados: Após a limpeza, é importante verificar se os dados estão corretos e se não houve perda de informações relevantes.
Teste com um subconjunto: Se o arquivo for muito grande, considere testar a função com um subconjunto dos dados para garantir que a lógica de limpeza funcione corretamente antes de aplicar ao conjunto completo.
Monitoramento de desempenho: Utilize ferramentas de monitoramento do Spark para identificar gargalos de desempenho e ajustar a configuração do cluster, se necessário.