


Spark SQL Queries atau Fungsi DataFrame: Mana yang Menawarkan Prestasi Lebih Baik?
Spark SQL Queries lwn. Fungsi DataFrame: Pertimbangan Prestasi
Dalam usaha untuk mengoptimumkan prestasi Spark, pembangun sering menghadapi keraguan: sama ada untuk gunakan pertanyaan Spark SQL melalui SQLContext atau menggunakan fungsi DataFrame seperti df.select(). Kedua-dua pendekatan bertujuan untuk mendapatkan dan mengubah data, tetapi yang manakah benar-benar unggul?
Perbandingan Prestasi
Bertentangan dengan kepercayaan popular, tiada perbezaan prestasi yang wujud antara Spark SQL pertanyaan dan fungsi DataFrame. Kedua-dua kaedah memanfaatkan enjin pelaksanaan yang sama dan struktur data dalaman, memastikan hasil prestasi yang setara.
Kebaikan dan Kelemahan
Walaupun kedua-dua pendekatan memberikan hasil yang sama, ia berbeza dalam masing-masing kelebihan dan kekurangan.
DataFrame Pertanyaan
- Fleksibiliti Programmatik: Pertanyaan DataFrame boleh dibina dengan mudah dalam cara terprogram, menawarkan tahap keselamatan jenis.
- Keringkasan dan Kejelasan: Pertanyaan SQL, sebaliknya, cenderung lebih ringkas dan mudah, meningkatkan kebolehbacaan kod.
- Kemudahalihan Bahasa: Pertanyaan SQL disokong secara universal dan boleh digunakan dengan lancar merentas bahasa pengaturcaraan yang berbeza.
Pertanyaan SQL
- HiveContext Keupayaan: HiveContext membenarkan pembangun mengakses fungsi yang tidak tersedia melalui cara lain, termasuk fungsi yang ditentukan pengguna (UDF) tanpa pembalut Spark.
Kesimpulan
Akhirnya, pilihan antara pertanyaan Spark SQL dan fungsi DataFrame bermuara kepada keutamaan peribadi. Kedua-dua kaedah menawarkan kelebihan dan kekurangan yang berbeza, tetapi kedua-duanya tidak mempunyai kelebihan prestasi yang ketara berbanding yang lain. Pembangun harus mempertimbangkan keperluan khusus kes penggunaan mereka dan memilih pendekatan yang paling sesuai dengan gaya pengaturcaraan dan objektif yang mereka inginkan.
Atas ialah kandungan terperinci Spark SQL Queries atau Fungsi DataFrame: Mana yang Menawarkan Prestasi Lebih Baik?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Mysqlstringtypesimpactstorageandperformanceasfollows: 1) che-chexed-length, selingasingthesamestoragespace, whycanbefasterbutlessspace-efficient.2) varcharisvariable-length, morespace-efficientbutpotoTanSlower.3)

Mysqlstringtypesincludevarchar, teks, char, enum, andset.1) varcharisversatorvariable-lengtstringsuptoaspecifiedlimit.2)

Mysqloffersvariousstringdatatypes: 1) charforfixed-lengtstrings, 2) varcharforvariable-lengthtext, 3) binaryandvarbinaryforbinarydata, 4) blobandtextforlargedata, dan5)

TograntpermissionstonewMySQLusers,followthesesteps:1)AccessMySQLasauserwithsufficientprivileges,2)CreateanewuserwiththeCREATEUSERcommand,3)UsetheGRANTcommandtospecifypermissionslikeSELECT,INSERT,UPDATE,orALLPRIVILEGESonspecificdatabasesortables,and4)

Toaddusersinmysqleffectivelyandsecurely, ikutiTheSesteps: 1) usethecreateUserStatementToadDanewuser, spesifyingthehostandastrongpassword.2) GrantnessaryPrivileGeSingSupingTheGrantement, ADHERINGTOTHEPRINCIPREFLEFLEASE.3)

TOADDANEWUSERWITHCEPLEXPELPISIONSIONSIONMYSQL, FOLLONGHESESTEPS: 1) COTETETHEUSERWITHCEATEUSER'NEWUSER '@' LOCSOUSTHOST'IDENTIFIFYBY'PA ssword ';. 2) grantrearaccesstoalltablesin'mydatabase'withgrantselectonmydatabase.to'newuser'@'localhost' ;. 3) GrantWriteAccessto '

Jenis data rentetan di MySQL termasuk char, varchar, binari, varbinary, gumpalan, dan teks. Kolaborasi menentukan perbandingan dan menyusun rentetan. 1.BARI sesuai untuk rentetan panjang tetap, Varchar sesuai untuk rentetan panjang berubah-ubah. 2.Binary dan Varbinary digunakan untuk data binari, dan gumpalan dan teks digunakan untuk data objek besar. 3. Peraturan menyusun seperti UTF8MB4_UNICODE_CI mengabaikan kes atas dan bawah dan sesuai untuk nama pengguna; UTF8MB4_BIN adalah sensitif kes dan sesuai untuk bidang yang memerlukan perbandingan yang tepat.

Pemilihan panjang lajur MySqlvarchar terbaik harus berdasarkan analisis data, pertimbangkan pertumbuhan masa depan, menilai kesan prestasi, dan keperluan set aksara. 1) menganalisis data untuk menentukan panjang biasa; 2) Rizab ruang pengembangan masa depan; 3) memberi perhatian kepada kesan panjang besar pada prestasi; 4) Pertimbangkan kesan set aksara pada penyimpanan. Melalui langkah -langkah ini, kecekapan dan skalabiliti pangkalan data dapat dioptimumkan.


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

PhpStorm versi Mac
Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse
Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Versi Mac WebStorm
Alat pembangunan JavaScript yang berguna

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
