Comprendre les compromis de performances entre les requêtes Spark SQL et les fonctions DataFrame

Question:

Pour optimiser les performances de Spark, si vous utilisez SQLContext? Quelle approche offre une meilleure performance?

Réponse:

Contrairement à ce que vous pourriez vous attendre, il n'y a pas de différence de performance significative entre les deux méthodes. Les deux utilisent le même moteur d'exécution et les mêmes structures de données internes, garantissant des vitesses de traitement équivalentes.

Discussion:

Le choix entre les requêtes SQL et les fonctions de dataframe se résume finalement à la préférence personnelle. Cependant, les points suivants peuvent vous aider à décider:

• DataFrame Queries:

  • Programmatic Construction facilite
  • Minimal Type Safet Requêtes:
• concision et lisibilité

  portabilité à travers les langues

  Fonctions
  • Conclusion:
Les performances de Spark SQL Queries et DataFrame fonctions sont comparables. Par conséquent, vous pouvez choisir l'approche qui convient le mieux à vos exigences et préférences spécifiques.