Avis et détails du produit Spark SQL

interroger des données à la fois dans les RDD et les sources externes avec aisance. Et capable d'interroger des données historiques uniquement avec le moteur Spark, réduisant ainsi la dépendance à différents moteurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

limitations dans le traitement en temps réel des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La capacité de manipuler le cadre de données spark en utilisant des requêtes SQL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La syntaxe peut sembler un peu différente au début. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il peut fonctionner sur un dataframe ainsi qu'agir comme un moteur de requêtes distribué. Contrairement au SQL normal, c'est un module utilisé pour les bases de données structurées. Il permet aux requêtes Hadoop Hive de s'exécuter environ 100 fois plus rapidement sur le déploiement existant de données, permettant ainsi de gérer efficacement les big data. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas de système de gestion de fichiers propre et il doit donc être connecté à un. Il n'y a pas de techniques d'optimisation automatique des fichiers et nous devons optimiser nos codes manuellement. Il n'y a pas de support pour le traitement en temps réel et il y a aussi des problèmes avec les petits fichiers lors de l'utilisation de Hadoop. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il permet tous les types de commandes SQL comme mysql, mssql, posgresql et bien d'autres avec un traitement plus rapide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien que je n'ai pas aimé à propos de Spark SQL. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Partitionnement et La manière d'utiliser la mémoire ainsi que le disque.

Le cache est l'une des meilleures fonctionnalités de Spark SQL.

Et l'utilisation de la table temporaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Support limité pour les transactions. Impact sur la performance avec un petit ensemble de données. Manque de support natif de toutes les fonctions SQL comme l'extension propriétaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime dans Spark SQL, c'est son intégration transparente avec l'écosystème Spark, me permettant de tirer parti des capacités de calcul distribué et de travailler avec des données structurées en utilisant la syntaxe SQL. L'optimiseur et le planificateur de requêtes, Catalyst, assurent une exécution efficace. En même temps, sa large gamme de support de sources de données et son intégration avec d'autres composants Spark en font un outil puissant pour le traitement de données de bout en bout. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas, c'est :

Complexité du débogage : Difficile de déboguer des requêtes complexes et d'optimiser les plans de requêtes.

Optimisation des performances : L'optimisation des performances des requêtes nécessite des connaissances approfondies et des expérimentations.

Limitations de compatibilité : Pas entièrement compatible avec tous les dialectes SQL et bases de données.

Support limité pour les analyses complexes : Certaines fonctionnalités SQL avancées peuvent ne pas être prises en charge ou nécessiter des implémentations personnalisées.

Malgré ces défis, je pense que Spark SQL est un outil puissant pour le traitement de données distribuées avec des capacités efficaces et évolutives. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à comprendre et utilisant la puissance de Spark via des compétences SQL faciles, cette terminologie est facile à apprendre et toute personne ayant des compétences SQL de base peut facilement travailler, seules certaines choses de SQL sont différentes mais la plupart des choses sont les mêmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En termes d'inconvénients de Spark SQL, ce que je n'aime pas, c'est que si je veux utiliser une fonction personnalisée, je dois soit utiliser udf, soit udaf, ce qui est un peu compliqué et nécessite de bonnes connaissances en programmation. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Permettant aux utilisateurs de passer sans effort d'un traitement de données à un autre et fonctionne efficacement avec des données structurées et semi-structurées. Utilise le moteur catalyst pour permettre à spark sql de fournir un traitement de requêtes rapide et efficace sur de grands ensembles de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les messages d'erreur lors de l'exécution de la requête fournis par Spark SQL peuvent être difficiles à interpréter.

Les utilisateurs qui ne sont pas familiers avec les bases de données et les concepts SQL nécessitent un certain temps et effort pour comprendre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'utilise Spark SQL depuis un certain temps maintenant, et je dois dire qu'il a complètement révolutionné ma façon d'analyser et d'interroger des ensembles de données à grande échelle. Avec ses capacités impressionnantes et son intégration transparente avec Apache Spark, Spark SQL est devenu un outil essentiel dans ma boîte à outils de traitement de données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un domaine où Spark SQL peut être difficile est sa courbe d'apprentissage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

si vous êtes familier avec les requêtes SQL, c'est l'un des meilleurs outils pour vous permettre d'analyser n'importe quelles données avec un minimum de codage. il est efficace pour tout type de données Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

c'est principalement un outil génial, mais peut fournir intellisense, graphiques pour l'utilisateur Avis collecté par et hébergé sur G2.com.