我可以看到2个可能的优化在您的情况下，
1.如果你的一些 Dataframe 相对较小，你可以广播这些小的 Dataframe ，假设DF4和DF6很小，你可以这样做：

from pyspark.sql.functions import broadcast
final_df = DF1.join(DF2,['ID1','ID2','ID3'],'leftouter')
final_df = final_df.join(DF3,['ID1','ID2','ID3'],'leftouter')
final_df = final_df.join(broadcast(DF4),['ID1','ID2','ID3'],'leftouter')
final_df = final_df.join(DF5,['ID1','ID2','ID3'],'leftouter')
final_df = final_df.join(broadcast(DF6),['ID1','ID2','ID3'],'leftouter')

这可能很棘手，因为小的 Dataframe 根据上下文和集群的大小可能相对不同，所以如果您不确定，可以单独广播每个 Dataframe ，看看是否合适
1.在连接之前，在连接列上重新分区 Dataframe 总是很好的，一个好的地方是当你正在阅读 Dataframe 时，例如：
DF1 = spark.read.xxx.repartition（80，“ID1”，“ID2”，“ID3”）
将80替换为所有不同执行器的核心数量乘以2，3或4，因此如果您的集群中有20个核心，请尝试按40，60或80重新分区，并保留提供最佳结果的那个。
在所有这些之后，您可能会遇到特殊的问题，例如数据倾斜，非常大的 Dataframe ......，您需要单独处理。
希望能帮上忙。