输入

+------+-------+---------+
| Name | Count | Product |
+------+-------+---------+
| U3F  |     2 |     960 |
+------+-------+---------+

预期产量：

+------+-------+---------+----------+
| Name | Count | Product | RowCount |
| U3F  | 2     | 960     | 0        |
| U3F  | 2     | 960     | 1        |
| U3F  | 2     | 960     | 2        |
| U3F  | 2     | 960     | ...      |
| U3F  | 2     | 960     | 960      |
+------+-------+---------+----------+

我拥有的代码：

from pyspark.sql import functions as F
df.select("*", F.explode(F.sequence(F.lit(0), F.col("Product")-1)).alias("RowCount"))

这最终导致了驱动程序问题。当使用数十亿行进行数据挖掘时，是否有其他方法可以提高性能（我听说flatmap更好，但不熟悉它）？
databricks+aws:r5.2x大；64gb，8核；矿工2人；最大工人数10