问题陈述：当PySpark程序根据某个特定字段为NOT NULL的条件从 Dataframe 读取记录时，它会挂起。该字段是字符串字段，其中可能包含字符串值，也可能不包含字符串值。对该字符串字段的任何操作，如检查NULL、计算字段长度，都将导致代码挂起，然后终止。
描述：例如，在我们的例子中，PySpark程序从文件中读取数据并加载到 Dataframe 中。一个名为"ErrorDescription"的新列被添加到 Dataframe 中。当任何字段的记录数据验证失败时，该字段将动态填充以逗号分隔的错误描述。在所有检查结束时，当读取 Dataframe 以识别"ErrorDescription"字段为空的记录（有效记录）时，有时活动成功完成，有时程序挂起然后终止。
我们目前所做的：我们尝试通过将"ErrorDescription"的初始值定义为""或""而不是"NULL"来解决此问题。但是，在通过所有数据验证处理记录后，每当我们检查"ErrorDescription"的 Dataframe 是否为""或""或NULL时，进程都会挂起并终止。令人困惑的是，通过多次迭代处理记录，对于最初的2次迭代，"ErrorDescription"检查工作正常，但对于下一次迭代，它将挂起，然后终止。我们修改了代码以跳过此迭代并继续下一次迭代。代码再次成功地完成了前两次迭代，跳过了第三次迭代，成功地执行了第四次迭代，在第五次迭代时再次挂起并终止。代码的行为完全不合理。为了增加混乱，错误 Dataframe 是通过检查ErrorDescription是否为NOT NULL来检查父 Dataframe 中的错误记录而创建的。但是，在使用错误 Dataframe 将数据加载到数据库的阶段，代码挂起。我们最初认为这可能是数据库级别的问题，但最终发现，由于PysPark中的惰性评估，错误 Dataframe 仅在被访问以加载到数据库表中时才被执行。