Recensioni e Dettagli del Prodotto Spark SQL

Apprezzo l'ottimizzazione delle query robusta di Spark SQL e le capacità di elaborazione dati unificate, che forniscono una soluzione semplificata e ad alte prestazioni per compiti analitici complessi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mentre Spark SQL impressiona con un'ottimizzazione delle query robusta e un'elaborazione dei dati unificata, occasionali sfide nella gestione delle risorse e l'assenza di alcune funzioni SQL convenzionali possono richiedere un'attenta considerazione in scenari analitici specifici. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La capacità di manipolare il data frame di Spark utilizzando query SQL. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La sintassi può sembrare un po' diversa all'inizio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Può funzionare su dataframe così come agire come un motore di query distribuito. A differenza del normale SQL, è un modulo utilizzato per database strutturati. Permette alle query di Hadoop Hive di funzionare fino a 100 volte più velocemente su implementazioni di dati esistenti, consentendo quindi di gestire i big data in modo efficiente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non esiste un sistema di gestione dei file proprio e quindi deve essere collegato a uno.

Non ci sono tecniche di ottimizzazione automatica dei file e dobbiamo ottimizzare i nostri codici manualmente.

Non c'è supporto per l'elaborazione in tempo reale e ci sono anche problemi con i file di piccole dimensioni quando si lavora con Hadoop. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Consente tutti i tipi di comandi SQL come mysql, mssql, postgresql e molti altri con un'elaborazione più veloce. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è niente che non mi sia piaciuto di Spark SQL Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Partizionamento e il modo di utilizzare la memoria così come il disco.

La cache è una delle migliori caratteristiche di Spark SQL.

E l'uso della tabella temporanea. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Supporto limitato per le transazioni. Impatto sulle prestazioni con piccoli dataset. Mancanza di supporto nativo per tutte le funzioni SQL come estensioni proprietarie. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che amo di Spark SQL è la sua integrazione perfetta con l'ecosistema Spark, che mi consente di sfruttare le capacità di calcolo distribuito e lavorare con dati strutturati utilizzando la sintassi SQL. L'ottimizzatore e il pianificatore di query, Catalyst, garantisce un'esecuzione efficiente. Allo stesso tempo, la sua ampia gamma di supporto per le sorgenti di dati e l'integrazione con altri componenti di Spark lo rendono uno strumento potente per l'elaborazione dei dati end-to-end. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ciò che non mi piace sono:

Complessità del debugging: Difficile eseguire il debug di query complesse e ottimizzare i piani di query.

Ottimizzazione delle prestazioni: Ottimizzare le prestazioni delle query richiede conoscenze approfondite e sperimentazione.

Limitazioni di compatibilità: Non completamente compatibile con tutti i dialetti SQL e i database.

Supporto limitato per analisi complesse: Alcune funzionalità avanzate di SQL potrebbero non essere supportate o richiedere implementazioni personalizzate.

Nonostante queste sfide, penso che Spark SQL sia uno strumento potente per l'elaborazione distribuita dei dati con capacità efficienti e scalabili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facile da capire e utilizzare la potenza di Spark tramite semplici competenze SQL, questa terminologia è facile da apprendere e chiunque abbia le competenze SQL di base può lavorarci facilmente. Solo alcune cose sono diverse da SQL, ma la maggior parte delle cose è la stessa. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

In termini di svantaggi di Spark SQL, la cosa che non mi piace è che se voglio usare qualche funzione personalizzata devo usare udf o udaf, il che è un po' faticoso e richiede una buona conoscenza della programmazione. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Consentire agli utenti di passare senza problemi tra diversi processi di elaborazione dei dati e lavorare in modo efficiente con dati strutturati e semi-strutturati. Utilizza il motore catalyst per consentire a spark sql di fornire un'elaborazione delle query rapida ed efficiente su grandi set di dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I messaggi di errore durante l'esecuzione delle query forniti da Spark SQL possono essere difficili da interpretare. Gli utenti che non sono familiari con i database e i concetti SQL richiedono tempo e impegno per comprendere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ho usato Spark SQL per un bel po' di tempo ormai, e devo dire che ha completamente rivoluzionato il modo in cui analizzo e interrogo dataset su larga scala. Con le sue capacità impressionanti e l'integrazione perfetta con Apache Spark, Spark SQL è diventato uno strumento essenziale nel mio kit di strumenti per l'elaborazione dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Un'area in cui Spark SQL può essere impegnativo è la sua curva di apprendimento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

se sei familiare con le query SQL, è uno dei migliori strumenti per analizzare qualsiasi dato con il minimo codice. È efficace per qualsiasi tipo di dato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

è uno strumento per lo più fantastico, ma può fornire intellisense, grafici per l'utente Recensione raccolta e ospitata su G2.com.