Dominando Apache Spark (V): Explorando los Datasets

En los dos artículos anteriores de nuestra colección «Dominando Apache Spark,» exploramos las dos estructuras de datos fundamentales en Spark: los RDD y los DataFrames. Los RDD fueron la estructura inicial, y los DataFrames se convirtieron en una poderosa alternativa que permitió consultas SQL eficientes. Ahora, en este tercer artículo, nos centraremos en los Datasets, una estructura que se introdujo en Spark 1.6 y combina las mejores características de los RDD y los DataFrames.

¿Qué son los Datasets en Spark?

Los Datasets son una estructura de datos relativamente nueva en Spark que combina las mejores características de los RDD y los DataFrames. Al igual que los RDD, los Datasets ofrecen tipado fuerte y permiten operaciones funcionales, lo que significa que puedes aprovechar las ventajas de la programación orientada a objetos y funcional. Por otro lado, los Datasets también se benefician de la optimización de rendimiento de los DataFrames, lo que los convierte en una elección poderosa para muchas aplicaciones de Spark.

Ventajas de los Datasets

Los Datasets ofrecen algunas ventajas clave:

• Tolerancia a Fallos: Al igual que los RDD, los Datasets también ofrecen tolerancia a fallos, lo que significa que si se produce un error durante una operación, Spark puede recuperarse sin perder datos.
• Tipado Fuerte: Los Datasets son fuertemente tipados, lo que significa que trabajan con tipos de datos estáticos en lugar de usar el sistema de tipado dinámico de los DataFrames. Esto proporciona una mayor seguridad y permite detectar errores en tiempo de compilación en lugar de tiempo de ejecución.
• Consultas SQL y Funciones de Alto Nivel: Al igual que los DataFrames, los Datasets permiten realizar consultas SQL y utilizar funciones de alto nivel para procesar datos de manera más sencilla y eficiente.
• Optimización de Tungsten: Los Datasets aprovechan la optimización de Tungsten, que es un sistema de optimización de consultas desarrollado por Spark para acelerar el procesamiento de datos.
• Encoders: Los Datasets utilizan encoders para serializar y deserializar datos de manera eficiente, lo que mejora el rendimiento en comparación con los RDD.
• Interoperabilidad: Los Datasets son altamente interoperables con los RDD y los DataFrames, lo que significa que puedes combinar estas estructuras de datos en una sola aplicación según tus necesidades.

Diferencias entre Datasets, RDD y DataFrames

Es importante comprender las diferencias entre estas tres estructuras en Spark:

• RDD: Los RDD son la estructura de datos más básica en Spark y ofrecen una programación altamente flexible. Sin embargo, carecen de la optimización de rendimiento que proporcionan los DataFrames y los Datasets.
• DataFrames: Los Datagramas son estructuras de datos tabulares que permiten realizar consultas SQL y están altamente optimizados para consultas complejas.
• Datasets: Los Datasets son una combinación de las ventajas de los RDD y los DataFrames. Ofrecen tipado fuerte y consultas SQL eficientes.

No disponible en Python

La API de Datasets está disponible en Scala y Java, pero no cuenta con soporte en Python. Sin embargo, debido a la naturaleza dinámica de Python, muchos de los beneficios de la API de Datasets ya están disponibles (por ejemplo, puedes acceder a los campos de una fila por nombre de manera natural, como fila.nombreColumna).

En este artículo, hemos explorado los Datasets en Spark y hemos entendido su importancia y ventajas. Hemos comparado los Datasets con los RDD y los DataFrames. ¡Hasta la próxima¡

A continuación tenéis todas las publicaciones de esta serie hasta ahora:

• Dominando Apache Spark (I): Introducción y ventajas en el procesamiento de grandes volúmenes de datos
• Dominando Apache Spark (II): Funcionamiento interno y arquitectura
• Dominando Apache Spark (III): Explorando RDD (Resilient Distributed Datasets) y su poder en el procesamiento de datos
• Dominando Apache Spark (IV): Explorando los DataFrames

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