Performances Spark : requêtes SQL et fonctions DataFrame – Qu'est-ce qui est le plus rapide ?

Comprendre les compromis de performances entre les requêtes Spark SQL et les fonctions DataFrame

Question :

Pour optimiser les performances de Spark, devez-vous utiliser les requêtes SQL de SQLContext ou les fonctions DataFrame comme df.select() ? Quelle approche offre de meilleures performances ?

Réponse :

Contrairement à ce que l'on pourrait attendre, il n'y a pas de différence de performances significative entre les deux méthodes. Les deux utilisent le même moteur d'exécution et les mêmes structures de données internes, garantissant des vitesses de traitement équivalentes.

Discussion :

Le choix entre les requêtes SQL et les fonctions DataFrame se résume en fin de compte à vos préférences personnelles. . Cependant, les points suivants peuvent vous aider à décider :

• Requêtes DataFrame :

  • Facilité de construction programmatique
  • Minimale tapez la sécurité

• SQL Requêtes :

  • Concision et lisibilité
  • Portabilité entre langues
  • Accessibilité aux fonctionnalités HiveContext non disponible via DataFrame fonctions

Conclusion :

Les performances des requêtes Spark SQL et des fonctions DataFrame sont comparables. Par conséquent, vous pouvez choisir l’approche qui correspond le mieux à vos besoins et préférences spécifiques.

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