entendiendo las compensaciones de rendimiento entre las consultas SQL de Spark y las funciones de Dataframe

pregunta:

para optimizar el rendimiento de chispa, si utiliza sqlcontext's sqll queerFrame o dataSframe o dataSframe o dataSframe o dataSeTsFrame o dataSeTsFrame o dataSeTeSfeMeFrame o dataSeTeSflame otsEntEsfeSframe otsEntExTeSfeMeSframe oteSFrameSfreMeDeStExTeSfeSfreMeFrame o DataSeTeSflame Otturies o DataSeTeSflame Otturies df.select ()? ¿Qué enfoque ofrece un mejor rendimiento?

Respuesta:

Contrariamente a lo que puede esperar, no hay una diferencia de rendimiento significativa entre los dos métodos. Ambos emplean el mismo motor de ejecución y estructuras de datos internos, asegurando velocidades de procesamiento equivalentes.

Discusión:

La opción entre consultas SQL y las funciones de Dataframe finalmente se reduce a preferencias personales. Sin embargo, los siguientes puntos pueden ayudarlo a decidir:

• dataFrame consultas:

  programatic Construction facilation
  Minimal Type Safety
  • [&]
  [&] [&] Consultas:

• Concision and Readability Portabilidad en todos los idiomas

  a VIVecontext Funcionalities no disponibles a través de DataFrame funciones
  conclusión:

el rendimiento de las consultas SQL SQL y las funciones de DataFrame es comparable. Por lo tanto, puede elegir el enfoque que mejor se adapte a sus requisitos y preferencias específicas.