主要观点：

• 对 PySpark DataFrames 重命名列可使用withColumnRenamed或toDF()，二者初看效果相同，但在内部与 Spark 的有向无环图（DAG）交互方式不同。
• withColumnRenamed为每次重命名创建新的投影层，逐渐在逻辑计划中叠加转换；toDF()则在一步中应用所有重命名。
• 虽然二者在物理执行上优化相同，但对 DAG 大小、规划开销和代码可读性的影响在大型管道中差异明显。
• 即使是像重命名列这样的小决策，也可能增加额外步骤，使管道更复杂、更难规划和调试，尤其是在处理数百万行或许多链式转换时。

关键信息：

• withColumnRenamed每次重命名添加一个单独步骤到 DAG，增加规划开销和逻辑计划复杂度。
• toDF()在 DAG 中仅添加一个重命名步骤，在大型管道中更优。
• 以 600,000 行的 Glue 作业为例，使用toDF()重命名列比链式使用withColumnRenamed快 16 倍以上，证明链式withColumnRenamed转换的实际开销大。

重要细节：

• 在 PySpark 中对 DataFrame 进行操作时，每个操作都是惰性的，会添加一个节点到 DAG 中，只有触发动作时才执行。
• 示例代码展示了使用withColumnRenamed和toDF()重命名 DataFrame 列的过程及效果对比，包括查看 DAG 等操作。
• 结论强调对于大型数据集或多转换管道，应优先使用toDF()进行批量重命名，以提高执行效率、保持逻辑计划清晰和代码可读性。