主要观点：

• 在 PySpark 中处理分布式集群的大规模数据集有挑战，单个坏记录等可能导致作业崩溃，错误难早期发现和调试。
• 结合 Python 错误处理技术和自身经验，讨论了五个适用于 PySpark 的高级模式：错误聚合、上下文管理器、异常包装、重试逻辑、自定义异常。
• 详细介绍了每个模式在 PySpark 中的应用，包括实际代码示例，如错误聚合中捕获 CSV 坏记录、上下文管理器用于资源管理、异常包装添加错误上下文等。
• 给出了一个集成所有五个模式的完整管道示例，展示了如何处理数据、记录错误和写入结果。
• 提出了最佳实践和考虑因素，如利用延迟评估、使用日志、避免大量收集数据等。

关键信息：

• 五个模式的具体作用和应用场景。
• 每个模式的代码实现细节，如错误聚合中读取 CSV 的方式、重试逻辑中的延迟设置等。
• 最佳实践包括测试错误处理、使用日志、避免资源泄漏等。

重要细节：

• Spark 的懒评估导致错误难早期发现，调试困难。
• 错误聚合可在处理大量数据时避免单个坏记录导致作业停止。
• 上下文管理器确保资源在出错时能正确清理。
• 异常包装可添加错误上下文，方便调试。
• 重试逻辑可处理 transient 错误，如网络超时。
• 自定义异常可明确特定错误，便于代码维护和测试。
• 最佳实践中的注意事项，如避免在大型数据集上使用 collect 等。