


Pandas vs Pyspark: Panduan Pemaju Java untuk Pemprosesan Data
Mar 07, 2025 pm 06:34 PMPandas vs Pyspark: Panduan Pemaju Java untuk Pemprosesan Data
Artikel ini bertujuan untuk membimbing pemaju Java dalam memahami dan memilih antara panda dan pyspark untuk tugas pemprosesan data. Kami akan meneroka perbezaan, lengkung pembelajaran, dan implikasi prestasi. Pandas, perpustakaan Python, berfungsi dengan data dalam ingatan. Ia menggunakan DataFrames, yang serupa dengan jadual dalam pangkalan data SQL, menawarkan fungsi yang kuat untuk pembersihan data, transformasi, dan analisis. Sintaksinya adalah ringkas dan intuitif, sering menyerupai operasi SQL atau R. dilakukan pada keseluruhan data dalam ingatan, menjadikannya cekap untuk dataset yang lebih kecil. Ia juga menggunakan DataFrames, tetapi ini diedarkan di seluruh kumpulan mesin. Ini membolehkan Pyspark mengendalikan dataset jauh lebih besar daripada apa yang boleh dikendalikan Pandas. Walaupun API DataFrame Pyspark berkongsi beberapa persamaan dengan panda, sintaksnya sering melibatkan spesifikasi operasi yang lebih jelas mengenai operasi yang diedarkan, termasuk pembahagian data dan mengocok. Ini adalah perlu untuk menyelaraskan pemprosesan di pelbagai mesin. Sebagai contoh, operasi Pandas
mudah diterjemahkan ke dalam siri transformasi percikan yang lebih kompleks sepertidiikuti oleh
di Pyspark. Tambahan pula, Pyspark menawarkan fungsi yang disesuaikan untuk pemprosesan yang diedarkan, seperti mengendalikan toleransi kesalahan dan menskalakan kelompok. Memahami prinsip pengaturcaraan berorientasikan objek (OOP) adalah penting untuk kedua-duanya. Penekanan kuat Java terhadap struktur data diterjemahkan dengan baik untuk memahami data Pandas DataFrame dan skema data Pyspark. Pengalaman dengan manipulasi data di Java (mis., Menggunakan koleksi atau sungai) secara langsung berkaitan dengan transformasi yang digunakan dalam panda dan pyspark. Sintaks Python lebih mudah dipahami daripada beberapa bahasa lain, dan konsep teras manipulasi data sebahagian besarnya konsisten. Memfokuskan pada menguasai numpy (perpustakaan asas untuk panda) akan sangat bermanfaat.Untuk pyspark, lengkung pembelajaran awal lebih curam kerana aspek pengkomputeran yang diedarkan. Walau bagaimanapun, pengalaman pemaju Java dengan multithreading dan konkurensi akan membuktikan berfaedah dalam memahami bagaimana Pyspark menguruskan tugas merentasi kelompok. Memperkenalkan diri dengan konsep Spark, seperti RDD (dataset yang diedarkan secara berdaya tahan) dan transformasi/tindakan, adalah kunci. Memahami batasan dan kelebihan pengiraan yang diedarkan adalah penting. Pandas cemerlang dengan dataset yang lebih kecil yang selesa sesuai dalam ingatan yang tersedia bagi mesin tunggal. Operasi dalam memori umumnya lebih cepat daripada overhead pemprosesan yang diedarkan di Pyspark untuk senario tersebut. Untuk tugas manipulasi data yang melibatkan pengiraan kompleks atau pemprosesan berulang pada dataset yang agak kecil, PANDAS menawarkan penyelesaian yang lebih mudah dan sering lebih cepat. Sifatnya yang diedarkan membolehkannya mengendalikan terabytes atau bahkan petabytes data. Walaupun overhead mengedarkan data dan tugas penyelarasan memperkenalkan latensi, ini jauh lebih besar daripada keupayaan untuk memproses dataset yang mustahil untuk mengendalikan dengan panda. Untuk tugas pemprosesan data berskala besar seperti ETL (Ekstrak, Transformasi, Beban), Pembelajaran Mesin pada Data Besar, dan Analisis Masa Nyata mengenai Data Streaming, Pyspark adalah pemenang yang jelas dari segi skalabilitas dan prestasi. Walau bagaimanapun, untuk dataset yang lebih kecil, overhead Pyspark boleh menafikan sebarang keuntungan prestasi berbanding panda. Oleh itu, pertimbangan yang teliti terhadap saiz data dan kerumitan tugas adalah penting apabila memilih antara kedua -dua.
Atas ialah kandungan terperinci Pandas vs Pyspark: Panduan Pemaju Java untuk Pemprosesan Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam
