Pandas vs. Pyspark : 데이터 처리에 대한 Java 개발자 안내서

Pandas vs. Pyspark : 데이터 처리에 대한 Java 개발자의 안내서

이 기사는 Java 개발자가 데이터 처리 작업을 위해 Pandas와 Pyspark를 이해하고 선택하도록 안내하는 것을 목표로합니다. 우리는 그들의 차이, 학습 곡선 및 성능 영향을 탐구 할 것입니다.

구문 및 기능의 주요 차이점

팬더 및 PySpark의 주요 차이점을 이해하는 반면, 데이터 조작에 사용되는 것은 근본적으로 다른 방식으로 작동하며 다른 스케일의 데이터를 타겟팅합니다. 파이썬 라이브러리 인 Pandas는 메모리의 데이터와 함께 작동합니다. SQL 데이터베이스의 테이블과 유사한 데이터 프레임을 사용하여 데이터 정리, 변환 및 분석을위한 강력한 기능을 제공합니다. 구문은 간결하고 직관적이며 종종 SQL 또는 R과 비슷합니다. SQL 또는 R은 메모리의 전체 데이터 프레임에서 수행되므로 더 작은 데이터 세트에 효율적입니다. 반면에, 분산 된 컴퓨팅 프레임 워크 인 Apache Spark 위에 구축됩니다. 또한 데이터 프레임을 사용하지만 시스템 클러스터에 분포되어 있습니다. 이를 통해 PySpark는 팬더가 관리 할 수있는 것보다 훨씬 큰 데이터 세트를 처리 할 수 ​​있습니다. PySpark의 DataFrame API는 Pandas와 유사성을 공유하지만 구문에는 종종 데이터 파티셔닝 및 셔플 링을 포함한 분산 작업의보다 명백한 사양이 포함됩니다. 이것은 여러 컴퓨터의 처리를 조정하는 데 필요합니다. 예를 들어, 간단한 팬더

작동은

와 같은 더 복잡한 일련의 스파크 변환과 Pyspark에서

>가 뒤 따릅니다. 또한 Pyspark는 클러스터를 가로 질러 결함 공차 처리 및 스케일링과 같은 분산 처리에 맞게 조정 된 기능을 제공합니다.

Pandas 또는 Pyspark의 기존 Java 기술을 활용하는 Java 개발자는 Pandas 및 Pyspark에 직접 전송할 수있는 여러 기술을 보유하고 있습니다. 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 원칙을 이해하는 것은 두 가지 모두에게 중요합니다. 데이터 구조에 대한 Java의 강조는 Pandas 데이터 프레임 및 PySpark의 데이터 프레임 스키마를 이해하는 데 잘 해당됩니다. Java의 데이터 조작 경험 (예 : 컬렉션 또는 스트림 사용)은 팬더 및 Pyspark에 적용되는 변환과 직접 관련이 있습니다.

팬더의 경우 학습 곡선은 Java 개발자에게 상대적으로 온화합니다. Python Syntax는 다른 언어보다 이해하기 쉽고 데이터 조작의 핵심 개념은 크게 일관성이 있습니다. Numpy (팬더의 기초 도서관) 마스터 링에 중점을 두는 데 특히 도움이 될 것입니다.

PySpark의 경우, 분산 컴퓨팅 측면으로 인해 초기 학습 곡선이 더 가파릅니다. 그러나 Multithreading 및 동시성에 대한 Java 개발자의 경험은 Pyspark가 클러스터에서 작업을 관리하는 방법을 이해하는 데 유리합니다. RDD (회복력있는 분산 데이터 세트) 및 변환/작업과 같은 Spark의 개념에 익숙해지는 것이 중요합니다. 분산 계산의 한계와 장점을 이해하는 것이 필수적입니다.

성능 영향 : 팬더 vs.pyspark

팬더와 Pyspark 사이의 선택은 데이터 크기 및 처리 요구 사항에 대해 크게 힌지입니다. 팬더는 단일 시스템의 사용 가능한 메모리에 편안하게 맞는 작은 데이터 세트로 탁월합니다. 메모리 내 작업은 일반적으로 이러한 시나리오에 대해 PySpark에서 분산 처리의 오버 헤드보다 빠릅니다. 비교적 작은 데이터 세트에서 복잡한 계산 또는 반복 처리와 관련된 데이터 조작 작업의 경우 Pandas는보다 간단하고 종종 빠른 솔루션을 제공합니다. 그러나 PySpark는 단일 시스템의 메모리 용량을 초과하는 대규모 데이터 세트를 위해 설계되었습니다. 분산 된 특성을 통해 테라 바이트 또는 페타 바이트의 데이터를 처리 할 수 ​​있습니다. 데이터 배포 및 조정 작업의 오버 헤드는 대기 시간을 도입하지만 이는 팬더로 처리 할 수없는 데이터 세트를 처리하는 능력보다 훨씬 중요합니다. ETL (Extract, Transform, Load), 빅 데이터에 대한 기계 학습 및 스트리밍 데이터에 대한 실시간 분석과 같은 대규모 데이터 처리 작업의 경우 PySpark는 확장 성 및 성능 측면에서 명확한 승자입니다. 그러나 더 작은 데이터 세트의 경우 PySpark의 오버 헤드는 팬더에 비해 성능 이득을 무효화 할 수 있습니다. 따라서 데이터 크기와 작업 복잡성을 신중하게 고려하는 것은 둘 중에서 선택할 때 중요합니다.

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