Spark SQL Bewertungen & Produktdetails

Abfragen von Daten sowohl in RDDs als auch aus externen Quellen mit Leichtigkeit. Und in der Lage, historische Daten nur mit der Spark-Engine abzufragen, wodurch die Abhängigkeit von verschiedenen Engines reduziert wird. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einschränkungen bei der Echtzeitverarbeitung der Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Fähigkeit, den Spark-Datenrahmen mit SQL-Abfragen zu manipulieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Syntax kann am Anfang etwas anders erscheinen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es kann sowohl auf Dataframes laufen als auch als verteilte Abfrage-Engine fungieren. Im Gegensatz zu normalem SQL ist es ein Modul, das für strukturierte Datenbanken verwendet wird. Es ermöglicht, dass Hadoop Hive-Abfragen auf bestehenden Datenbereitstellungen etwa 100 Mal schneller laufen und somit die effiziente Handhabung von Big Data. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt kein eigenes Dateiverwaltungssystem, daher muss es mit einem verbunden werden.

Es gibt keine automatischen Dateioptimierungstechniken und wir müssen unseren Code manuell optimieren.

Es gibt keine Unterstützung für die Echtzeitverarbeitung und es gibt auch Probleme mit kleinen Dateien bei der Arbeit mit Hadoop. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ermöglicht alle Arten von SQL-Befehlen wie MySQL, MSSQL, PostgreSQL und viele andere mit schnellerer Verarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es gibt nichts, was mir an Spark SQL nicht gefallen hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Partitionierung und die Nutzung von Speicher sowie Festplatte.

Cache ist eines der besten Merkmale von Spark SQL.

Und die Verwendung von temporären Tabellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Begrenzte Unterstützung für Transaktionen.

Leistungsbeeinträchtigung bei kleinen Datensätzen.

Fehlende native Unterstützung aller SQL-Funktionen wie proprietäre Erweiterungen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Spark SQL liebe, ist seine nahtlose Integration in das Spark-Ökosystem, die es mir ermöglicht, verteilte Rechenkapazitäten zu nutzen und mit strukturierten Daten unter Verwendung von SQL-Syntax zu arbeiten. Der Optimierer und Abfrageplaner, Catalyst, sorgt für eine effiziente Ausführung. Gleichzeitig macht die breite Unterstützung von Datenquellen und die Integration mit anderen Spark-Komponenten es zu einem leistungsstarken Werkzeug für die End-to-End-Datenverarbeitung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich nicht mag, sind:

Debugging-Komplexität: Es ist herausfordernd, komplexe Abfragen zu debuggen und Abfragepläne zu optimieren.

Leistungsoptimierung: Die Feinabstimmung der Abfrageleistung erfordert tiefgehendes Wissen und Experimente.

Kompatibilitätsbeschränkungen: Nicht vollständig kompatibel mit allen SQL-Dialekten und Datenbanken.

Begrenzte Unterstützung für komplexe Analysen: Einige erweiterte SQL-Funktionen werden möglicherweise nicht unterstützt oder erfordern benutzerdefinierte Implementierungen.

Trotz dieser Herausforderungen denke ich, dass Spark SQL ein leistungsstarkes Werkzeug für die verteilte Datenverarbeitung mit effizienten und skalierbaren Fähigkeiten ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Einfach zu verstehen und die Nutzung von Spark-Power über einfache SQL-Fähigkeiten, diese Terminologie ist leicht zu erlernen und jeder, der grundlegende SQL-Kenntnisse hat, kann problemlos arbeiten, nur einige Dinge unterscheiden sich von SQL, aber die meisten Dinge sind gleich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

In Bezug auf die Nachteile von Spark SQL mag ich nicht, dass, wenn ich eine benutzerdefinierte Funktion verwenden möchte, entweder eine UDF oder UDAF verwenden muss, was etwas anstrengend ist und gute Programmierkenntnisse erfordert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ermöglicht Benutzern, nahtlos zwischen verschiedenen Datenverarbeitungen zu wechseln und effizient mit strukturierten und semi-strukturierten Daten zu arbeiten. Verwendet die Catalyst-Engine, um Spark SQL zu ermöglichen, schnelle und effiziente Abfrageverarbeitung über große Datensätze bereitzustellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Fehlermeldungen während der Abfrageausführung, die von Spark SQL bereitgestellt werden, können schwer zu interpretieren sein. Benutzer, die mit Datenbanken und SQL-Konzepten nicht vertraut sind, benötigen einige Zeit und Mühe, um sie zu verstehen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich benutze Spark SQL schon seit einiger Zeit, und ich muss sagen, es hat die Art und Weise, wie ich große Datensätze analysiere und abfrage, völlig revolutioniert. Mit seinen beeindruckenden Fähigkeiten und der nahtlosen Integration mit Apache Spark ist Spark SQL zu einem unverzichtbaren Werkzeug in meinem Datenverarbeitungskit geworden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ein Bereich, in dem Spark SQL herausfordernd sein kann, ist seine Lernkurve. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

wenn Sie mit SQL-Abfragen vertraut sind, ist es eines der besten Werkzeuge für Sie, um Daten mit minimalem Programmieraufwand zu analysieren. Es ist effektiv für jede Art von Daten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

es ist meist ein großartiges Werkzeug, kann aber Intellisense und Diagramme für den Benutzer bereitstellen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.