Avaliações e Detalhes do Produto Spark SQL

Especificamente, os poucos melhores pontos que gosto sobre o Spark SQL são os seguintes:

- É a melhor escolha para análises de big data em colaboração com o Hadoop.

- Ele fornece acesso rápido aos dados em cargas de trabalho SQL.

- No Spark SQL, muitos tipos de processamento de dados podem ser usados juntos.

- É fácil integrar várias fontes de dados - desde Spark RDD até bancos de dados externos.

- O Spark SQL suporta Map-reduce, consultas SQL, dados de streaming, aprendizado de máquina (ML) e algoritmos de grafos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Minha principal aversão são as limitações do Spark SQL, incluindo problemas de latência, problemas com arquivos menores e a falta de processamento de dados em tempo real. A Apache já resolveu alguns com uma solução alternativa pelo Apache Apex. No entanto, esses problemas precisam ser resolvidos no Spark SQL, pois uma alternativa é aceitável, mas alguns recursos que o Spark SQL oferece não estão disponíveis com o Apex. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Consultar big data com sintaxe SQL.

2. Realizar agregações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Configurar um cluster Spark autônomo é difícil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma característica que eu gosto muito, como uma pessoa inclinada para software, é que o Spark é de código aberto. Isso me permite explorar mais profundamente seu valor do que outros softwares disponíveis que realizam as mesmas tarefas. É também extremamente robusto em funcionalidade como software. Ainda mais, este framework e a versão SQL são extremamente mais rápidos do que seus concorrentes por causa da maneira como processa os dados. O Spark usa essa ideia chamada modo de cluster e, dentro disso, utiliza processamento distribuído, permitindo que o cálculo nos frameworks funcione inteiramente internamente. Outra grande característica é a capacidade de obter dados de várias fontes diferentes. O principal uso que posso ver dentro deste framework é aprendizado de máquina e IA quando se está usando grandes quantidades de dados de múltiplas fontes. Ele permite a melhor combinabilidade e capacidade de processamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa de que não gosto neste software é que não há suporte para API de conjunto de dados na versão Python deste software. A razão pela qual isso é um problema é que a maioria dos programas de aprendizado de máquina e IA que escrevo são na linguagem Python, então, sem esse suporte, é uma grande desvantagem para mim pessoalmente. Ainda funciona, mas sem esse recurso, é uma pequena decepção. Em termos de outras linguagens de programação, funciona muito bem. Outro problema potencial é a incapacidade de suportar múltiplos usuários simultâneos ao mesmo tempo, o que pode criar obstáculos potenciais em grandes projetos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Capacidade de lidar com grandes volumes de dados e exibir o resultado no menor tempo possível. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Observando. Não enfrentei nenhum problema ao usar o mesmo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas características que mais gosto no Spark SQL são -

O Spark SQL é tão bem integrado com ferramentas de big data que o torna um produto preferido.

Ele pode processar uma grande quantidade de dados em segundos, essa é a eficiência.

Sua sintaxe de consulta é como o SQL regular, o que reduz o esforço para aprender uma nova linguagem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Spark SQL precisa de uma grande quantidade de RAM para processar dados, o que resulta em um consumo excessivo de memória. Além disso, não podemos criar uma tabela no Spark para o tipo de união. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Viabilidade smd fácil compreensão das consultas construídas dentro do sparksql Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Interface não amigável é muito insatisfatória, ela precisa ser melhorada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Spark SQL é um módulo do Spark para processamento de dados estruturados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sem sistema de gerenciamento de arquivos, caro, critérios de janela Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Seu suporte é acessar diferentes fontes de dados como Hive, Avro, Parquet, ORC, JSON e JDBC. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não suporta processamento em tempo real. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. Podemos escrever a maioria dos scripts SQL para ler os dados massivos

2. Todos os tipos de recursos SQL são suportados

3. O melhor recurso que eu gosto é usar o SQL na linguagem Python e armazenar os dados extraídos em data frames do Python

4. As visualizações SQL são uma maneira muito confortável de acessar os dados dos data lakes

5. Como o Spark SQL usa os clusters Spark, é muito rápido executar as consultas relacionadas à extração de dados

6. Notebooks são uma maneira mais fácil e confortável de escrever o código Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O único problema é criar tabelas ou visualizações em cima dos dados JSON do data lake. E configurar o metastore externo em vez de atualizar o metastore atual. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Ele permite executar consultas Hadoop-Hive 10 vezes mais rápido do que MR. Ele permite consultar data frames em python, scala ou java usando consultas em SQL. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há nada que eu não goste no Spark SQL. É melhor consultar big data de uma maneira rápida. Análise coletada por e hospedada no G2.com.