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Spark SQL-Abfragen vs. DataFrame-Funktionen: Welche bieten eine bessere Leistung?
Spark SQL-Abfragen vs. DataFrame-Funktionen: Welche bieten eine bessere Leistung?
Leistungsüberlegungen für Spark-SQL-Abfragen im Vergleich zu DataFrame-Funktionen
Bei der Optimierung der Spark-Leistung stehen Entwickler häufig vor der Entscheidung, ob sie Leistung erbringen möchten Abfragen mithilfe von SQLContext-SQL-Abfragen oder DataFrame-Funktionen. Beide Ansätze bieten ihre eigenen Stärken und Schwächen, aber letztendlich hängt die Wahl von persönlichen Vorlieben und spezifischen Anwendungsanforderungen ab.
Leistungsähnlichkeit
Im Gegensatz zu dem, was man annehmen könnte, Es gibt keinen signifikanten Leistungsunterschied zwischen SQL-Abfragen und DataFrame-Funktionen. Beide Methoden nutzen die gleiche Ausführungs-Engine und Datenstrukturen und gewährleisten so eine gleichwertige Leistung.
Vor- und Nachteile jedes Ansatzes
SQLContext SQL Abfragen
-
Vorteile:
- Kann prägnanter und leichter verständlich sein
- Sprachübergreifend portierbar
- Kann auf bestimmte Funktionen zugreifen, die über DataFrame-Funktionen nicht verfügbar sind (z. B. UDFs ohne Spark). Wrapper)
-
Nachteile:
- Größere Herausforderung für die programmatische Konstruktion
- Reduzierte Typensicherheit
DataFrame Funktionen
-
Vorteile:
- Einfachere programmatische Konstruktion
- Bietet ein gewisses Maß an Typ Sicherheit
-
Nachteile:
- Kann ausführlicher sein
- Nicht so portierbar wie SQL Abfragen
Fazit
Letztendlich hängt der beste Ansatz von den Vorlieben des Entwicklers und den spezifischen Anforderungen der Anwendung ab. SQL-Abfragen bieten bestimmte Vorteile wie Prägnanz und Portabilität, während DataFrame-Funktionen verbesserte Programmierfunktionen und Typsicherheit bieten. Unabhängig vom gewählten Ansatz nutzen beide Methoden dieselbe zugrunde liegende Ausführungs-Engine und gewährleisten so eine gleichwertige Leistung.
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