Spark のパフォーマンス: SQL クエリと DataFrame 関数 – どちらが速いですか?

Spark SQL クエリと DataFrame 関数の間のパフォーマンスのトレードオフを理解する

質問:

Spark のパフォーマンスを最適化するには、SQLContext の SQL クエリまたは DataFrame を使用する必要があります。 df.select() のような関数?どちらの方法の方がパフォーマンスが優れていますか?

答え:

ご想像に反して、2 つの方法の間に大きなパフォーマンスの違いはありません。どちらも同じ実行エンジンと内部データ構造を採用しており、同等の処理速度を確保しています。

議論:

SQL クエリと DataFrame 関数のどちらを選択するかは、最終的には個人の好みによって決まります。 。ただし、次の点が決定に役立ちます:

• データフレーム クエリ:

  • プログラムによる構築の容易さ
  • 最小限タイプ安全性

• SQL クエリ:

  • 簡潔さと可読性
  • 言語間での移植性
  • DataFrame 経由では HiveContext 機能にアクセスできない関数

結論:

Spark SQL クエリと DataFrame 関数のパフォーマンスは同等です。したがって、特定の要件や好みに最も適したアプローチを選択できます。

以上がSpark のパフォーマンス: SQL クエリと DataFrame 関数 – どちらが速いですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。