DatenbankMySQL-TutorialSpark-Leistung: SQL-Abfragen vs. DataFrame-Funktionen – Was ist schneller?
Verstehen der Leistungskompromisse zwischen Spark SQL-Abfragen und DataFrame-Funktionen
Frage:
Sollten Sie zur Optimierung der Spark-Leistung die SQL-Abfragen von SQLContext oder DataFrame-Funktionen wie df.select() verwenden? Welcher Ansatz bietet eine bessere Leistung?
Antwort:
Im Gegensatz zu dem, was Sie vielleicht erwarten, gibt es keinen signifikanten Leistungsunterschied zwischen den beiden Methoden. Beide verwenden dieselbe Ausführungs-Engine und dieselben internen Datenstrukturen und gewährleisten so gleiche Verarbeitungsgeschwindigkeiten.
Diskussion:
Die Wahl zwischen SQL-Abfragen und DataFrame-Funktionen hängt letztendlich von den persönlichen Vorlieben ab . Die folgenden Punkte können Ihnen jedoch bei der Entscheidung helfen:
-
DataFrame-Abfragen:
- Einfachheit der programmgesteuerten Konstruktion
- Minimal Typsicherheit
-
SQL Abfragen:
- Präzision und Lesbarkeit
- Portabilität zwischen Sprachen
- Zugriff auf HiveContext-Funktionen, die über DataFrame nicht verfügbar sind Funktionen
Fazit:
Die Leistung von Spark SQL-Abfragen und DataFrame-Funktionen ist vergleichbar. Daher können Sie den Ansatz wählen, der Ihren spezifischen Anforderungen und Vorlieben am besten entspricht.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSpark-Leistung: SQL-Abfragen vs. DataFrame-Funktionen – Was ist schneller?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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