Apache Spark — це структура розподілених обчислень загального призначення, яка забезпечує уніфіковану платформу для обробки й аналізу великих даних, тоді як PySpark — це бібліотека Python, яка дозволяє нам легко взаємодіяти з Apache Spark. Ми можемо використовувати Python, щоб використовувати можливості Spark для обробки та аналітики великих даних. 24 жовтня 2023 р.
Spark має високу масштабованість і може легко обробляти великомасштабні дані та аналітику. Його можна масштабувати горизонтально, додавши більше вузлів до кластера. PySpark розроблено для високої продуктивності та може ефективно обробляти великі набори даних.
загалом, Можна очікувати, що PySpark матиме нижчу продуктивність, ніж Spark зі Scala. Продуктивність PySpark залежить від кількох факторів, включаючи розмір і складність даних, що обробляються, апаратне забезпечення та інфраструктуру, на яких він працює, а також конкретні завдання обробки даних, які виконуються.
PySpark включено до офіційних випусків Spark, доступних на веб-сайті Apache Spark.
Kafka зосереджується на обміні повідомленнями (публікація/підписка), тоді як Spark більше зосереджується на обробці даних із підтримкою пакетної обробки та запитів SQL. Kafka призначений для обробки даних з кількох джерел, тоді як Spark розроблений для обробки даних лише з одного джерела.
Apache Spark — це структура розподілених обчислень загального призначення, яка забезпечує уніфіковану платформу для обробки й аналізу великих даних, тоді як PySpark — це бібліотека Python, яка дозволяє нам легко взаємодіяти з Apache Spark. Ми можемо використовувати Python, щоб використовувати можливості Spark для обробки та аналітики великих даних.