В чем разница между pyspark и pandas API для обработки больших данных?

Некоторые различия между PySpark и Pandas при обработке больших данных:

• Способ обработки данных. www.sparkcodehub.com PySpark предназначен для распределённой обработки, он разделяет набор данных на несколько узлов в кластере, что позволяет параллельно обрабатывать большие объёмы данных. www.sparkcodehub.com Pandas, в свою очередь, выполняет обработку в памяти, загружая весь набор данных, что подходит для небольших и средних по размеру наборов. www.sparkcodehub.com Для больших наборов данных в Pandas могут возникать ограничения памяти или проблемы с производительностью. www.sparkcodehub.com
• Стратегия оценки. www.sparkcodehub.com PySpark следует подходу ленивой оценки, то есть не выполняет никаких преобразований или действий с данными до необходимости. www.sparkcodehub.com Pandas известен богатым и выразительным API, которое делает манипуляции с данными и их преобразование лёгкими и эффективными. www.sparkcodehub.com
• Интеграция с другими инструментами и библиотеками. www.sparkcodehub.com PySpark хорошо интегрируется с другими компонентами экосистемы Apache Spark, такими как Spark SQL, MLlib и GraphX. www.sparkcodehub.com Pandas совместим с многочисленными библиотеками Python для анализа данных, визуализации и машинного обучения, такими как NumPy, SciPy, Matplotlib и scikit-learn. www.sparkcodehub.com
• Зависимости. blog.nashtechglobal.com Pandas имеет меньше зависимостей и проще в настройке, PySpark требует кластер Spark или хотя бы автономную настройку Spark. blog.nashtechglobal.com

Выбор между PySpark и Pandas зависит от конкретных задач анализа данных и требований. www.codeconquest.com Pandas лучше подходит для небольших и средних по размеру наборов данных, PySpark — для обработки больших объёмов данных, которые не помещаются в память одной машины. blog.nashtechglobal.com www.javacodegeeks.com