Spark-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!