Pros y Contras de Spark SQL

consultar datos tanto de RDDs como de fuentes externas con facilidad. Y capaz de consultar datos históricos solo con el motor Spark, reduciendo la dependencia de diferentes motores. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

limitaciones en el procesamiento en tiempo real de los datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio las capacidades robustas de optimización de consultas y procesamiento de datos unificado de Spark SQL, proporcionando una solución optimizada y de alto rendimiento para tareas analíticas complejas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si bien Spark SQL impresiona con una optimización de consultas robusta y un procesamiento de datos unificado, los desafíos ocasionales en la gestión de recursos y la ausencia de algunas funciones SQL convencionales pueden requerir una consideración cuidadosa en escenarios analíticos específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La capacidad de manipular el marco de datos de Spark utilizando consultas SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La sintaxis puede parecer un poco diferente al principio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Puede ejecutarse en un dataframe así como actuar como un motor de consultas distribuido. A diferencia del SQL normal, es un módulo que se utiliza para bases de datos estructuradas. Permite que las consultas de Hadoop Hive se ejecuten hasta 100 veces más rápido en el despliegue existente de datos y, por lo tanto, permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay un sistema de gestión de archivos propio y, por lo tanto, necesita estar conectado con uno. No hay técnicas automáticas de optimización de archivos y tenemos que optimizar nuestros códigos manualmente. No hay soporte para el procesamiento en tiempo real y también hay problemas con archivos pequeños al trabajar con Hadoop. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Permite todo tipo de comandos SQL como mysql, mssql, posgresql y muchos otros con un procesamiento más rápido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No hay nada que no me haya gustado de Spark SQL. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La partición y la forma de usar la memoria, así como el disco.

La caché es una de las mejores características de Spark SQL.

Y el uso de tablas temporales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Soporte limitado para transacciones. Impacto en el rendimiento con conjuntos de datos pequeños. Falta de soporte nativo para todas las funciones SQL como extensiones propietarias. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

What I love about Spark SQL is its seamless integration with the Spark ecosystem, enabling me to leverage distributed computing capabilities and work with structured data using SQL syntax. The optimiser and query planner, Catalyst, ensures efficient execution. At the same time, its wide range of data source support and integration with other Spark components make it a powerful tool for end-to-end data processing. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

What I dislike are :

Debugging complexity: Challenging to debug complex queries and optimize query plans.

Performance tuning: Fine-tuning query performance requires in-depth knowledge and experimentation.

Compatibility limitations: Not fully compatible with all SQL dialects and databases.

Limited support for complex analytics: Some advanced SQL features may be unsupported or require custom implementations.

Despite these challenges, I think Spark SQL is a powerful tool for distributed data processing with efficient and scalable capabilities. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Fácil de entender y utilizando el poder de Spark a través de habilidades SQL fáciles, esta terminología es fácil de aprender y cualquiera que tenga habilidades básicas de SQL puede trabajar fácilmente, solo algunas cosas de SQL son diferentes, pero la mayoría de las cosas son iguales. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En cuanto a los inconvenientes de Spark SQL, lo que no me gusta es que si quiero usar alguna función personalizada, necesito usar udf o udaf, lo cual es un poco complicado y requiere un buen conocimiento de programación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Permitir a los usuarios cambiar sin problemas entre diferentes procesamientos de datos y trabajar con datos estructurados y semiestructurados de manera eficiente. Utiliza el motor catalyst para permitir que spark sql ofrezca un procesamiento de consultas rápido y eficiente en grandes conjuntos de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Los mensajes de error durante la ejecución de consultas proporcionados por Spark SQL pueden ser difíciles de interpretar. Los usuarios que no están familiarizados con las bases de datos y los conceptos de SQL requieren algo de tiempo y esfuerzo para comprenderlos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I have been using Spark SQL for quite some time now, and I must say it has completely revolutionized the way I analyze and query large-scale datasets. With its impressive capabilities and seamless integration with Apache Spark, Spark SQL has become an essential tool in my data processing toolkit. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

One area where Spark SQL can be challenging is its learning curve. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.