Spark DataFrame 和 Pandas DataFrame 的区别

Dataframe 表示一个包含行和列的数据表，Dataframe 的概念在任何编程语言中都不会改变，但是，Spark Dataframe 和 Pandas Dataframe 是完全不同的。在本文中，我们将看到 Spark 数据帧和 Pandas 数据帧之间的区别。

熊猫数据框

Pandas 是一个基于 NumPy 库的开源Python库。它是一个Python包，可让您使用各种数据结构和操作来操作数值数据和时间序列。它主要用于使数据导入和分析变得更加容易。 Pandas DataFrame 是一个潜在的异构二维大小可变表格数据结构，带有标记的轴（行和列）。数据、行和列是 Pandas DataFrame 的三个主要组件。

好处：

• Pandas Dataframe 能够进行数据操作，例如索引、重命名、排序、合并数据帧。
• 使用 Pandas 可以更轻松地更新、添加和删除列。
• Pandas Dataframe 支持多种文件格式
• 由于内置函数，处理时间太长。

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很慢。

星火数据帧

Spark 是一个集群计算系统。与其他集群计算系统（如 Hadoop）相比，速度更快。它具有Python、Scala 和Java高级 API。在 Spark 中，编写并行作业很简单。 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，并在Python、Scala、 Java和 R 中提供 API。在 Spark 中，DataFrames 是组织成行和列的分布式数据集合。 DataFrame 中的每一列都有一个名称和一个类型。

好处：

• Spark 携带易于使用的 API 来操作大型数据集。
• 它不仅支持“MAP”和“reduce”、机器学习 (ML)、图形算法、流数据、SQL 查询等。
• Spark 使用内存（RAM）进行计算。
• 它提供了 80 个高级运算符来开发并行应用程序。

缺点：

• 没有自动优化过程
• 很少有算法。
• 小文件问题

Spark DataFrame 和 Pandas DataFrame 的区别表：

Spark DataFrame	Pandas DataFrame
Spark DataFrame supports parallelization.	Pandas DataFrame does not support parallelization.
Spark DataFrame has Multiple Nodes.	Pandas DataFrame has a Single  Node.
It follows Lazy Execution which means that a task is not executed until an action is performed.	It follows Eager Execution, which means task is executed immediately.
Spark DataFrame is Immutable.	Pandas DataFrame is Mutable.
Complex operations are difficult to perform as compared to Pandas DataFrame.	Complex operations are easier to perform as compared to Spark DataFrame.
Spark DataFrame is distributed and hence processing in the Spark DataFrame is faster for a large amount of data.	Pandas DataFrame is not distributed and hence processing in the Pandas DataFrame will be slower for a large amount of data.
sparkDataFrame.count() returns the number of rows.	pandasDataFrame.count() returns the number of non NA/null observations for each column.
Spark DataFrames are excellent for building a scalable application.	Pandas DataFrames can’t be used to build a scalable application.
Spark DataFrame assures fault tolerance.	Pandas DataFrame does not assure fault tolerance. We need to implement our own framework to assure it.

在 Pandas 和 Spark 之间做出决定

让我们看看使用 PySpark 比 Pandas 的几个优势——

• 当我们使用大量数据集时，pandas 的运行速度可能会很慢，但 spark 有一个内置的 API 来操作数据，这使它比 pandas 更快。
• Spark 比 Pandas 更容易实现，具有易于使用的 API。
• Spark 支持Python、Scala、 Java和 R
• Spark 中的 ANSI SQL 兼容性。
• Spark 使用内存（RAM）进行计算。