Diferencia entre Spark DataFrame y Pandas DataFrame

Dataframe representa una tabla de datos con filas y columnas, los conceptos de Dataframe nunca cambian en ningún lenguaje de programación, sin embargo, Spark Dataframe y Pandas Dataframe son bastante diferentes. En este artículo, vamos a ver la diferencia entre el marco de datos de Spark y el marco de datos de Pandas.

Marco de datos de pandas

Pandas es una biblioteca Python de código abierto basada en la biblioteca NumPy. Es un paquete de Python que le permite manipular datos numéricos y series de tiempo usando una variedad de operaciones y estructuras de datos. Se utiliza principalmente para facilitar considerablemente la importación y el análisis de datos. Pandas DataFrame es una estructura de datos tabulares de tamaño mutable bidimensional potencialmente heterogénea con ejes etiquetados (filas y columnas). Los datos, las filas y las columnas son los tres componentes principales de un DataFrame de Pandas.

ventajas:

• Pandas Dataframe capaz de manipulación de datos, como indexación, cambio de nombre, clasificación, fusión de marcos de datos.
• Actualizar, agregar y eliminar columnas es mucho más fácil con Pandas.
• Pandas Dataframe admite múltiples formatos de archivo
• El tiempo de procesamiento es demasiado alto debido a la función incorporada.

Desventajas:

• La manipulación se vuelve compleja mientras usamos un enorme conjunto de datos.
• El tiempo de procesamiento puede ser lento durante la manipulación.

Marco de datos de Spark

Spark es un sistema para la computación en clúster. En comparación con otros sistemas informáticos de clúster (como Hadoop), es más rápido. Tiene API de alto nivel de Python, Scala y Java. En Spark, escribir trabajos paralelos es simple. Spark es el proyecto de Apache más activo en este momento y procesa una gran cantidad de conjuntos de datos. Spark está escrito en Scala y proporciona API en Python, Scala, Java y R. En Spark, los marcos de datos son recopilaciones de datos distribuidas que se organizan en filas y columnas. Cada columna en un DataFrame recibe un nombre y un tipo.

ventajas:

• Spark lleva una API fácil de usar para operar grandes conjuntos de datos.
• No solo es compatible con ‘MAP’ y ‘reduce’, aprendizaje automático (ML), algoritmos gráficos, transmisión de datos, consultas SQL, etc.
• Spark usa memoria interna (RAM) para el cálculo.
• Ofrece 80 operadores de alto nivel para desarrollar aplicaciones paralelas.

Desventajas:

• Sin proceso de optimización automática
• Muy pocos algoritmos.
• Problema de archivos pequeños

Tabla de diferencias entre Spark DataFrame y Pandas DataFrame:

Marco de datos de Spark	Marco de datos de pandas
Spark DataFrame admite la paralelización.	Pandas DataFrame no admite la paralelización.
Spark DataFrame tiene varios Nodes.	Pandas DataFrame tiene un solo Node.
Sigue a Lazy Execution, lo que significa que una tarea no se ejecuta hasta que se realiza una acción.	Sigue a Eager Execution, lo que significa que la tarea se ejecuta inmediatamente.
Spark DataFrame es inmutable.	Pandas DataFrame es mutable.
Las operaciones complejas son difíciles de realizar en comparación con Pandas DataFrame.	Las operaciones complejas son más fáciles de realizar en comparación con Spark DataFrame.
Spark DataFrame se distribuye y, por lo tanto, el procesamiento en Spark DataFrame es más rápido para una gran cantidad de datos.	Pandas DataFrame no se distribuye y, por lo tanto, el procesamiento en Pandas DataFrame será más lento para una gran cantidad de datos.
sparkDataFrame.count() devuelve el número de filas.	pandasDataFrame.count() devuelve el número de observaciones no NA/nulas para cada columna.
Spark DataFrames son excelentes para construir una aplicación escalable.	Pandas DataFrames no se puede usar para crear una aplicación escalable.
Spark DataFrame asegura la tolerancia a fallas.	Pandas DataFrame no asegura la tolerancia a fallas. Necesitamos implementar nuestro propio marco para asegurarlo.

Decidiendo entre Pandas y Spark

Veamos algunas ventajas de usar PySpark sobre Pandas: 

• Cuando usamos una gran cantidad de conjuntos de datos, los pandas pueden ser lentos para operar, pero Spark tiene una API incorporada para operar los datos, lo que lo hace más rápido que los pandas.
• Más fácil de implementar que pandas, Spark tiene una API fácil de usar.
• Spark es compatible con Python, Scala, Java y R
• Compatibilidad con ANSI SQL en Spark.
• Spark usa memoria interna (RAM) para el cálculo.