我有一個 python 腳本，我在其中使用 Pandas 進行資料的轉換/操作。我知道我有一些“低效”的代碼塊。我的問題是，如果 pyspark 應該快得多，我可以使用 pyspark 而不是 Pandas 來替換這些塊，還是我需要所有東西都在 pyspark 中？如果我在 Databricks 中，因為它已經在 Spark 集群上，所以這真的很重要嗎？
uj5u.com熱心網友回復：
如果資料足夠小，您可以使用 Pandas 來處理它，那么您可能不需要 pyspark。當您擁有如此大的資料以至于無法放入一臺機器的記憶體時，Spark 非常有用，因為它可以執行分布式計算。話雖如此，如果計算足夠復雜，可以從大量并行化中受益，那么您可以看到使用 pyspark 的效率提升。與 Pandas 相比，我更喜歡 pyspark 的 API，所以我最終可能會使用 pyspark，但是您是否會看到效率提升在很大程度上取決于問題。
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