


Fonctions Spark SQL et DataFrame : lesquelles offrent de meilleures performances ?
Requêtes SQL Spark et fonctions Dataframe : comparaison des performances
Lorsque vous recherchez des performances optimales dans une application Spark, la décision se pose entre l'utilisation de SQLContext pour les requêtes SQL ou l'exploitation des fonctions DataFrame telles que df.select(). Cet article examine les principales différences et similitudes entre ces deux approches.
Moteur d'exécution et structures de données
Contrairement à la croyance populaire, il n'y a pas de différence de performances perceptible entre les requêtes SQL et les fonctions DataFrame. Les deux méthodes exploitent le même moteur d'exécution et les mêmes structures de données, garantissant des performances cohérentes sur différents types de requêtes.
Facilité de construction
En termes de facilité de construction, les requêtes DataFrame sont souvent considérées comme plus simples. Ils permettent une construction programmatique, ce qui peut simplifier le processus de création dynamique de requêtes complexes. De plus, les fonctions DataFrame offrent une sécurité de type minimale, garantissant que les types de données appropriés sont utilisés dans la requête.
Concision et portabilité
Les requêtes SQL, en revanche, offrent des avantages significatifs en termes de concision et portabilité. La syntaxe SQL simple est généralement plus succincte, ce qui rend les requêtes plus faciles à comprendre et à gérer. De plus, les requêtes SQL sont portables dans différents langages, permettant le partage de code et l'interopérabilité avec d'autres systèmes.
Fonctionnalités uniques de HiveContext
Lors de l'utilisation de HiveContext, les requêtes SQL donnent accès à certaines fonctionnalités qui peuvent ne pas être disponible via les fonctions DataFrame. Par exemple, HiveContext permet la création et l'utilisation de fonctions définies par l'utilisateur (UDF) sans avoir besoin de wrappers Spark. Cela peut être crucial dans des scénarios spécifiques où des fonctionnalités personnalisées sont requises.
Conclusion
Le choix entre les requêtes SQL et les fonctions DataFrame dépend en fin de compte des préférences personnelles et des exigences spécifiques de l'application. Les deux approches offrent des avantages distincts et peuvent être utilisées efficacement pour effectuer diverses opérations de données au sein de Spark. En comprenant les principales différences et similitudes entre ces techniques, les développeurs peuvent optimiser leur code et obtenir les résultats de performances souhaités.
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INNODB utilise des redologues et des undologs pour assurer la cohérence et la fiabilité des données. 1. REDOLOGIE RÉCLABLIER MODIFICATION DE PAGE DES DONNÉES Pour assurer la récupération des accidents et la persistance des transactions. 2.Undologs Enregistre la valeur des données d'origine et prend en charge le Rollback de la transaction et MVCC.

Par rapport à d'autres langages de programmation, MySQL est principalement utilisé pour stocker et gérer les données, tandis que d'autres langages tels que Python, Java et C sont utilisés pour le traitement logique et le développement d'applications. MySQL est connu pour ses performances élevées, son évolutivité et son support multiplateforme, adapté aux besoins de gestion des données, tandis que d'autres langues présentent des avantages dans leurs domaines respectifs tels que l'analyse des données, les applications d'entreprise et la programmation système.

La cardinalité de l'index MySQL a un impact significatif sur les performances de la requête: 1. L'indice de cardinalité élevé peut réduire plus efficacement la plage de données et améliorer l'efficacité de la requête; 2. L'indice de cardinalité faible peut entraîner une analyse complète de la table et réduire les performances de la requête; 3. Dans l'indice conjoint, des séquences de cardinalité élevées doivent être placées devant pour optimiser la requête.

Les opérations de base de MySQL incluent la création de bases de données, les tables et l'utilisation de SQL pour effectuer des opérations CRUD sur les données. 1. Créez une base de données: CreatedAtAbaseMy_First_DB; 2. Créez un tableau: CreateTableBooks (idIntauto_inCmentPrimaryKey, TitleVarchar (100) notnull, AuthorVarchar (100) notnull, publied_yearint); 3. Données d'insertion: INSERTINTOBOOKS (titre, auteur, publié_year) VA

MySQL convient aux applications Web et aux systèmes de gestion de contenu et est populaire pour son open source, ses performances élevées et sa facilité d'utilisation. 1) Par rapport à PostgreSQL, MySQL fonctionne mieux dans les requêtes simples et les opérations de lecture simultanées élevées. 2) Par rapport à Oracle, MySQL est plus populaire parmi les petites et moyennes entreprises en raison de son open source et de son faible coût. 3) Par rapport à Microsoft SQL Server, MySQL est plus adapté aux applications multiplateformes. 4) Contrairement à MongoDB, MySQL est plus adapté aux données structurées et au traitement des transactions.

InnodBBufferPool réduit les E / S de disque en mettant en cache des données et des pages d'indexation, améliorant les performances de la base de données. Son principe de travail comprend: 1. La lecture des données: lire les données de BufferPool; 2. Écriture de données: Après avoir modifié les données, écrivez dans BufferPool et actualisez-les régulièrement sur le disque; 3. Gestion du cache: utilisez l'algorithme LRU pour gérer les pages de cache; 4. Mécanisme de lecture: Chargez à l'avance des pages de données adjacentes. En dimensionner le tampon et en utilisant plusieurs instances, les performances de la base de données peuvent être optimisées.

MySQL gère efficacement les données structurées par la structure de la table et la requête SQL, et met en œuvre des relations inter-tableaux à travers des clés étrangères. 1. Définissez le format de données et tapez lors de la création d'une table. 2. Utilisez des clés étrangères pour établir des relations entre les tables. 3. Améliorer les performances par l'indexation et l'optimisation des requêtes. 4. Bases de données régulièrement sauvegarde et surveillent régulièrement la sécurité des données et l'optimisation des performances.
