在Windows上使用PySpark时，可能会遇到在执行glom()或map()操作后调用collect()时出现错误的问题。这通常是由于内存不足或Spark配置不当导致的。下面是一些解决这个问题的方法：

1. 增加内存：确保你的计算机有足够的内存来运行PySpark。如果内存不足，你可以尝试关闭一些不必要的程序或增加物理内存。
2. 调整Spark配置：通过调整Spark配置来优化内存使用。你可以尝试增加executor内存或减少每个executor的分区数。以下是一个示例代码，展示如何调整Spark配置：
   conf = SparkConf().setAppName(‘app’).setMaster(‘local[*]’)
   spark = SparkContext(conf=conf)
3. 使用DataFrame API：如果你正在使用RDD API，可以尝试切换到DataFrame API。DataFrame API在内存使用方面更加高效，并且可以提供更好的性能。以下是一个示例代码，展示如何使用DataFrame API进行操作：

   读取数据为DataFrame

   df = spark.read.csv(‘data.csv’, inferSchema=True)

   使用DataFrame API进行操作

   result = df.withColumn(‘new_column’, df[‘column’].cast(‘int’))

   将结果保存为CSV文件

   result.write.csv(‘output.csv’, header=True)
4. 分区管理：如果你在使用glom()或map()操作时处理大量数据，请确保合理地管理分区。过度的分区可能会导致内存不足的问题。你可以使用repartition()或coalesce()方法来调整分区数。以下是一个示例代码，展示如何使用repartition()方法：

   读取数据为RDD

   rdd = spark.read.text(‘data.txt’).rdd

   重新分区为较小的分区数

   rdd = rdd.repartition(10)
5. 异常处理：在代码中添加异常处理逻辑，以便在出现错误时能够优雅地处理。你可以使用try-except语句来捕获异常，并采取适当的措施，例如打印错误消息、记录日志或重新尝试操作。以下是一个示例代码：
   try:
   result = df.withColumn(‘new_column’, df[‘column’].cast(‘int’))
   except Exception as e:
   print(f’Error: {e}’)

   在这里采取适当的措施处理异常

   通过遵循这些解决方案，你应该能够解决在Windows上使用PySpark时glom()或map()后collect()报错的问题。请注意，这些解决方案中的某些方法可能需要根据你的具体情况进行调整和优化。