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2018-11-02 閱讀量: 1112
pandas 的數(shù)據(jù)框與spark數(shù)據(jù)框區(qū)別

最近學(xué)習(xí)spark,pandas 的數(shù)據(jù)框與spark數(shù)據(jù)框區(qū)別？

首先兩者使用平臺(tái)不一樣：pandas的Dataframe應(yīng)用場景是單機(jī)，就是在python環(huán)境中使用。而spark中的dataframe是基于RDD的，因此他是分布式的。

平臺(tái)底層不一樣導(dǎo)致他們的方法也是不一樣的.

首先pandas的Dataframe 不支持并行計(jì)算，也不支持Hadoop，因此大數(shù)據(jù)處理不了。因?yàn)槭菃螜C(jī)所以編程簡單。在編程過程中pyspark可以實(shí)現(xiàn)pandas 的numpy、dataframe與spark dataframe的互換，但是注意單機(jī)內(nèi)存的限制（數(shù)據(jù)量不要太大）。

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