В чем преимущества использования Spark DataFrame перед Pandas DataFrame?

Некоторые преимущества использования Spark DataFrame перед Pandas DataFrame:

• Масштабируемость. www.sparkcodehub.com Spark DataFrame предназначен для распределённых вычислений и может обрабатывать большие объёмы данных на нескольких узлах кластера, в то время как Pandas DataFrame работает на одной машине и ограничен доступной памятью. www.sparkcodehub.com
• Производительность. www.sparkcodehub.com Spark DataFrame может иметь более высокую задержку по сравнению с Pandas DataFrame из-за распределённого характера и отложенной оценки, но он эффективно обрабатывает большие объёмы данных. www.sparkcodehub.com
• Устойчивость к сбоям. www.sparkcodehub.com Spark DataFrame устойчив к сбоям и может автоматически восстанавливаться после них, пересчитав потерянные данные. www.sparkcodehub.com
• Наличие высокоуровневых API. www.sparkcodehub.com Spark DataFrame предоставляет высокоуровневые API на нескольких языках, таких как Scala, Python, Java и R, что делает его доступным для широкого круга пользователей. www.sparkcodehub.com

Выбор между Spark DataFrame и Pandas DataFrame зависит от задач обработки данных и конкретных требований к анализу. blog.naveenpn.com