在Spark中，窗口函数和group by都用于对数据进行聚合操作，但它们的性能表现有所不同。
窗口函数是在数据集上执行计算的函数，可以在数据集的每一行上进行操作，并且可以指定一个窗口范围。窗口函数不需要将数据进行分组，因此在处理大规模数据集时，窗口函数的性能通常比group by更好。窗口函数可以在数据集的每一行上进行操作，而不需要将数据集分成多个组，因此可以减少数据的重排和网络传输，提高计算性能。
另一方面，group by操作是将数据集按照某个列或多个列进行分组，并在每个组上执行聚合操作。group by操作在执行之前需要先将数据集进行分组操作，这涉及到数据的重排和网络传输，因此在处理大规模数据集时，group by的性能通常较差。
总体来说，窗口函数通常比group by更适用于需要在每一行上执行计算的场景，而group by适用于需要对数据进行分组聚合的场景。在处理大规模数据集时，窗口函数的性能通常比group by更好。
