Spark SQL Reseñas y Detalles del Producto

consultar datos tanto de RDDs como de fuentes externas con facilidad. Y capaz de consultar datos históricos solo con el motor Spark, reduciendo la dependencia de diferentes motores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

limitaciones en el procesamiento en tiempo real de los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de manipular el marco de datos de Spark utilizando consultas SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La sintaxis puede parecer un poco diferente al principio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede ejecutarse en un dataframe así como actuar como un motor de consultas distribuido. A diferencia del SQL normal, es un módulo que se utiliza para bases de datos estructuradas. Permite que las consultas de Hadoop Hive se ejecuten hasta 100 veces más rápido en el despliegue existente de datos y, por lo tanto, permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay un sistema de gestión de archivos propio y, por lo tanto, necesita estar conectado con uno. No hay técnicas automáticas de optimización de archivos y tenemos que optimizar nuestros códigos manualmente. No hay soporte para el procesamiento en tiempo real y también hay problemas con archivos pequeños al trabajar con Hadoop. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Permite todo tipo de comandos SQL como mysql, mssql, posgresql y muchos otros con un procesamiento más rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me haya gustado de Spark SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La partición y la forma de usar la memoria, así como el disco.

La caché es una de las mejores características de Spark SQL.

Y el uso de tablas temporales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporte limitado para transacciones. Impacto en el rendimiento con conjuntos de datos pequeños. Falta de soporte nativo para todas las funciones SQL como extensiones propietarias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que me encanta de Spark SQL es su integración perfecta con el ecosistema de Spark, lo que me permite aprovechar las capacidades de computación distribuida y trabajar con datos estructurados usando sintaxis SQL. El optimizador y planificador de consultas, Catalyst, asegura una ejecución eficiente. Al mismo tiempo, su amplio soporte de fuentes de datos e integración con otros componentes de Spark lo convierten en una herramienta poderosa para el procesamiento de datos de principio a fin. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta es:

Complejidad de depuración: Es un desafío depurar consultas complejas y optimizar planes de consulta.

Ajuste de rendimiento: Afinar el rendimiento de las consultas requiere un conocimiento profundo y experimentación.

Limitaciones de compatibilidad: No es totalmente compatible con todos los dialectos de SQL y bases de datos.

Soporte limitado para análisis complejos: Algunas características avanzadas de SQL pueden no ser compatibles o requerir implementaciones personalizadas.

A pesar de estos desafíos, creo que Spark SQL es una herramienta poderosa para el procesamiento de datos distribuidos con capacidades eficientes y escalables. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de entender y utilizando el poder de Spark a través de habilidades SQL fáciles, esta terminología es fácil de aprender y cualquiera que tenga habilidades básicas de SQL puede trabajar fácilmente, solo algunas cosas de SQL son diferentes, pero la mayoría de las cosas son iguales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En cuanto a los inconvenientes de Spark SQL, lo que no me gusta es que si quiero usar alguna función personalizada, necesito usar udf o udaf, lo cual es un poco complicado y requiere un buen conocimiento de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Permitir a los usuarios cambiar sin problemas entre diferentes procesamientos de datos y trabajar con datos estructurados y semiestructurados de manera eficiente. Utiliza el motor catalyst para permitir que spark sql ofrezca un procesamiento de consultas rápido y eficiente en grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los mensajes de error durante la ejecución de consultas proporcionados por Spark SQL pueden ser difíciles de interpretar. Los usuarios que no están familiarizados con las bases de datos y los conceptos de SQL requieren algo de tiempo y esfuerzo para comprenderlos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

He estado usando Spark SQL durante bastante tiempo, y debo decir que ha revolucionado por completo la forma en que analizo y consulto conjuntos de datos a gran escala. Con sus impresionantes capacidades e integración perfecta con Apache Spark, Spark SQL se ha convertido en una herramienta esencial en mi conjunto de herramientas de procesamiento de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un área donde Spark SQL puede ser desafiante es su curva de aprendizaje. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

si estás familiarizado con las consultas SQL, es una de las mejores herramientas para analizar cualquier dato con un mínimo de codificación. es efectivo para cualquier tipo de dato. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

es principalmente una herramienta impresionante, pero puede proporcionar intellisense, gráficos para el usuario Reseña recopilada por y alojada en G2.com.