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火花数据框和熊猫数据框的区别

原文:https://www.geesforgeks.org/spark-data frame-and-pandas-data frame/的区别

数据框代表一个有行和列的数据表，数据框的概念在任何编程语言中都不会改变，但是，Spark 数据框和 Pandas 数据框有很大的不同。在这篇文章中，我们将看到火花数据帧和熊猫数据帧之间的区别。

熊猫 DataFrame

Pandas 是基于 NumPy 库的开源 Python 库。这是一个 Python 包，允许您使用各种数据结构和操作来操作数字数据和时间序列。它主要用于使数据导入和分析更加容易。Pandas DataFrame 是一个潜在的异构二维可变大小表格数据结构，带有标记轴(行和列)。数据、行和列是熊猫数据框的三个主要组成部分。

优点:

  • 熊猫数据框架能够进行数据操作，如索引，重命名，排序，合并数据框架。
  • 使用 Pandas 更新、添加和删除列非常容易。
  • 熊猫数据帧支持多种文件格式
  • 由于内置功能，处理时间过长。

缺点:

  • 当我们使用庞大的数据集时，操作变得复杂。
  • 在操作过程中，处理时间可能会很慢。

火花数据框

Spark 是一个集群计算的系统。与其他集群计算系统(如 Hadoop)相比，它更快。它有 Python、Scala 和 Java 高级 API。在 Spark 中，写平行作业很简单。Spark 是目前最活跃的 Apache 项目，处理大量数据集。Spark 是用 Scala 编写的，并提供了 Python、Scala、Java 和 r 中的 API。在 Spark 中，DataFrames 是按行和列组织的分布式数据集合。数据框中的每一列都有一个名称和一个类型。

优点:

  • Spark carry 易于使用的 API，用于操作大数据集。
  • 它不仅支持“MAP”和“reduce”、机器学习(ML)、图算法、流数据、SQL 查询等。
  • Spark 使用内存进行计算。
  • 它提供 80 个高级操作员来开发并行应用程序。

缺点:

  • 没有自动优化过程
  • 很少算法。
  • 小文件问题

星火数据框与熊猫数据框差异表:

| 踢数据帧 | 熊猫数据框 | | --- | --- | | Spark DataFrame 支持并行化。 | 熊猫数据帧不支持并行化。 | | 火花数据框有多个节点。 | 熊猫数据框只有一个节点。 | | 它遵循延迟执行，这意味着直到执行了一个动作，任务才被执行。 | 它遵循渴望执行，这意味着任务立即执行。 | | 火花数据帧是不可变的。 | 熊猫数据帧是可变的。 | | 与熊猫数据帧相比，复杂的操作很难执行。 | 与 Spark 数据框相比，复杂的操作更容易执行。 | | 火花数据帧是分布式的，因此对于大量数据，火花数据帧中的处理速度更快。 | 熊猫数据帧不是分布式的，因此对于大量数据来说，熊猫数据帧的处理速度会较慢。 | | sparkDataFrame.count()返回行数。 | pandasDataFrame.count()返回每列的非 NA/null 观察值的数量。 | | Spark 数据框非常适合构建可扩展的应用程序。 | 熊猫数据帧不能用于构建可扩展的应用程序。 | | 火花数据帧确保容错。 | 熊猫数据帧不能保证容错。我们需要实现我们自己的框架来保证它。 |

熊猫和火花之间的抉择

让我们看看使用 PySpark 相比熊猫的几个优势–

  • 当我们使用大量数据集时，熊猫的操作可能会很慢，但是 spark 有一个内置的应用编程接口来操作数据，这使得它比熊猫更快。
  • 比熊猫更容易实现，Spark 有易用的 API。
  • Spark 支持 Python、Scala、Java & R
  • Spark 中的 ANSI SQL 兼容性。
  • Spark 使用内存进行计算。
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