Vergleich von Apache Spark und Dask DataFrames Meine Erkenntnisse zu Speichernutzung, Leistung und Ausführungsmethoden
- Claude Paugh
- 17. Aug.
- 6 Min. Lesezeit
Beim Umgang mit Big Data kommt es auf die richtigen Tools an. Apache Spark und Dask sind zwei beliebte Frameworks für große Datensätze. Beide bieten leistungsstarke DataFrame-Abstraktionen für komplexe Datenmanipulationen, haben aber unterschiedliche Stärken und Schwächen. In diesem Beitrag gebe ich Ihnen Einblicke, die Ihnen bei der Entscheidung helfen, welches Framework am besten zu Ihren Anforderungen passt.
Speicherverbrauch
Der Speicherverbrauch ist bei der Wahl zwischen Apache Spark und Dask von entscheidender Bedeutung.
Apache Spark ist für die Verarbeitung großer Datenmengen auf mehreren Rechnern über ein verteiltes Rechenmodell konzipiert. Das bedeutet: Wenn Sie einen Datensatz haben, der 1 Terabyte (TB) Speicher beansprucht, kann Spark diesen effizient verwalten, indem es ihn auf mehrere Knoten aufteilt.
Dies hat jedoch seinen Preis: Spark kann viel Speicher verbrauchen, insbesondere bei der Verarbeitung großer DataFrames. Studien zeigen, dass Spark aufgrund seines Overheads bis zu 50 % mehr Speicher verbrauchen kann als einige kleinere Datentools.
Im Gegensatz dazu glänzt Dask in Umgebungen, in denen Daten in den Speicher passen. Da Dask DataFrames auf Pandas aufbauen, sind sie schlanker. Beispielsweise kann Dask einen 100 Gigabyte (GB) großen Datensatz problemlos auf einer einzigen Maschine verwalten und so einen geringen Speicherverbrauch ohne den komplexen Overhead von Spark gewährleisten. Selbst bei steigenden Datenmengen kann Dask die Arbeitslasten verteilen, benötigt aber möglicherweise mehr Ressourcen für eine höhere Effizienz.
Zusammenfassend lässt sich sagen: Wenn Sie mit riesigen Datensätzen arbeiten, die die Leistung einer einzelnen Maschine übersteigen, ist Spark möglicherweise die beste Wahl. Für kleinere oder mittlere Datensätze ist Dask aufgrund seiner besseren Speichereffizienz eine gute Wahl.
Leistung
Die Leistung beeinflusst häufig die Entscheidung zwischen diesen beiden Frameworks.
Apache Spark ist für seine schnellen Verarbeitungsfähigkeiten bekannt. Dank In-Memory-Computing kann es im Vergleich zu festplattenbasierten Systemen große Datensätze schnell verarbeiten. Leistungsbenchmarks zeigen beispielsweise, dass Spark Daten im Arbeitsspeicher bis zu 100-mal schneller verarbeiten kann als auf der Festplatte. Der Catalyst-Optimierer von Spark unterstützt die Ausführungspläne zusätzlich und macht Spark besonders effizient für komplexe Aufgaben wie Gruppieren nach oder Verbinden.
Obwohl Dask leistungsfähig ist, kann es bei hoher Auslastung die Leistung von Spark unter Umständen nicht erreichen. Die Geschwindigkeit von Dask hängt stark von Bibliotheken wie NumPy und Pandas ab. Bei parallelen Operationen kann Dask gute Ergebnisse liefern; bei Operationen mit umfangreichen Datenbewegungen kann es jedoch hinter Spark zurückbleiben. Je nach verwendeter Python-Version kann Dask durch GIL (Global Interpreter Lock) eingeschränkt sein.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Apache Spark wahrscheinlich die Nase vorn hat, wenn Sie Wert auf die Leistung bei großen Datensätzen legen. Dask bietet jedoch auch für kleinere oder weniger komplexe Aufgaben eine ausreichende Leistung.
Ausführungsmethoden
Die Art und Weise, wie diese Frameworks Aufgaben ausführen, hat erhebliche Auswirkungen auf die Benutzererfahrung.
Apache Spark arbeitet mit einem Lazy-Evaluation-Modell. Das bedeutet, dass Operationen an DataFrames erst wirksam werden, wenn ein Aktionsbefehl wie „count()“ oder „write()“ aufgerufen wird. Wenn Sie beispielsweise die Einträge in einem DataFrame zählen möchten, wartet Spark, bis ein „count()“ ausgeführt wird, wodurch die Gesamtverarbeitungszeit optimiert wird.
Dask verfolgt eine ähnliche Lazy-Evaluation-Strategie, bietet aber mehr Flexibilität. Benutzer können einen Task-Graph erstellen, der verschiedene Berechnungen darstellt, um diese lokal oder in einem verteilten Setup parallel auszuführen. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders vorteilhaft für komplexe Arbeitsabläufe, die zahlreiche Schritte und Funktionen umfassen können.
Während beide Frameworks im Wesentlichen eine verzögerte Auswertung verwenden, bietet das Task-Graph-Modell von Dask mehr Vielseitigkeit und deckt ein breiteres Spektrum an Anwendungen ab.
Parallelisierung
Beide Frameworks zeichnen sich durch Parallelisierung aus, allerdings auf unterschiedliche Weise.
Das verteilte Rechenmodell von Apache Spark verarbeitet große Datensätze effizient durch Partitionierung und Nutzung mehrerer Knoten. Beispielsweise kann Spark einen Datensatz von 10 TB in 100 Blöcke partitionieren und diese auf verschiedene Knoten verteilen, was zu erheblichen Geschwindigkeitsvorteilen führt. Berichten zufolge kann Spark Daten parallel verarbeiten und so die Ausführungszeiten in geeigneten Konfigurationen um bis zu 80 % verkürzen.
Dask unterstützt ebenfalls Parallelisierung, allerdings in einem feineren Maßstab. Es kann Aufgaben auf einer einzelnen Maschine parallelisieren und dabei die Vorteile von Mehrkernprozessoren nutzen. Wenn Sie eine Analyse eines 50 GB großen Datensatzes auf Ihrem Laptop durchführen, kann Dask alle Kerne effektiv nutzen, um die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu verbessern, ohne dass ein verteiltes System erforderlich ist. Dies macht Dask zu einer ausgezeichneten Wahl für Benutzer ohne Cluster-Setup.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Spark die bessere Wahl ist, wenn Sie über große Datensätze und Zugriff auf verteilte Ressourcen verfügen. Bei kleineren Datensätzen oder lokaler Verarbeitung kann Dask jedoch effektiv arbeiten, indem es die Ressourcen Ihres Computers nutzt.
Partitionierung
Eine effektive Partitionierung beeinflusst die Datenverteilung und die Verarbeitungseffizienz in beiden Frameworks.
Apache Spark partitioniert in DataFrames geladene Daten automatisch. Wenn Sie beispielsweise einen DataFrame mit 1 Million Zeilen laden, teilt Spark ihn möglicherweise in 200 Partitionen auf. Diese optimierte Partitionierung minimiert die Datenbewegung während des Betriebs und verbessert die Leistung – besonders wichtig bei Aufgaben mit Aggregationen oder Verknüpfungen.
Dask bietet außerdem Partitionierungsoptionen, sodass Benutzer beim Erstellen eines Dask DataFrames Partitionsgrößen definieren können. Der Ansatz zur Neupartitionierung von Daten während der Verarbeitung erhöht die Flexibilität und ermöglicht Anpassungen an die Anforderungen des Workflows. Die Dask-Partitionierungstechnik wird als Dataframe von Dataframes bezeichnet.
Insgesamt lassen sich zwar beide Frameworks gut mit der Partitionierung umgehen, die Flexibilität von Dask kann jedoch für Benutzer von Vorteil sein, die ihre Partitionsstrategien während des Prozesses ändern müssen.
Indizierung
Die Indizierung kann die Leistung beider Frameworks erheblich beeinträchtigen.
Apache Spark unterstützt keine traditionelle Indizierung wie Pandas, sondern setzt stattdessen auf Partitionierungs- und Sortiertechniken für den Datenzugriff. Dies kann zwar effizient sein, funktioniert aber möglicherweise nicht so gut für bestimmte Vorgänge, die einen schnellen Zugriff auf Daten erfordern, wie z. B. das Filtern.
Umgekehrt ermöglicht Dask das Setzen eines Index für Dask DataFrames. Diese Funktion ahmt das Verhalten von Pandas nach und kann die Leistung beim Filtern oder Verknüpfen von Aufgaben verbessern. Beispielsweise kann ein Index für einen DataFrame mit 500.000 Zeilen die Suchzeiten um über 70 % verkürzen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Dask aufgrund seiner Unterstützung für die traditionelle Indizierung wahrscheinlich die bessere Option ist, wenn die Indizierung für Ihre Vorgänge von entscheidender Bedeutung ist.
Aggregation
Aggregation ist ein Standardvorgang in der Datenverarbeitung und beide Frameworks bieten solide Funktionen.
Spark bietet eine Vielzahl von Aggregationsfunktionen für DataFrames und eignet sich ideal für die effiziente Bearbeitung komplexer Analyseaufgaben. Die Fähigkeit, Aggregationen parallel durchzuführen, macht Spark besonders effektiv für große Datensätze. Viele Anwender berichten beispielsweise, dass Spark Daten verteilt fünf- bis zehnmal schneller aggregieren kann als herkömmliche Single-Thread-Verarbeitung.
Dask bietet auch Aggregationsfunktionen und kann bei einfacheren Aggregationen gute Ergebnisse erzielen. Bei komplexeren Aufgaben erreicht es jedoch aufgrund der Einschränkungen der zugrunde liegenden Bibliotheken möglicherweise nicht die gleiche Geschwindigkeit wie Spark.
Kurz gesagt: Wenn es um die Aggregation im großen Maßstab geht, ist Spark in der Regel die beste Wahl. Für einfachere Aufgaben kann Dask jedoch eine zufriedenstellende Leistung bieten.
Dateivorgänge
Das effektive Lesen und Schreiben von Daten ist für jedes Datenverarbeitungstool von entscheidender Bedeutung.
Apache Spark verarbeitet effizient verschiedene Dateiformate wie CSV, Parquet und Avro. Dank der parallelen Verarbeitungsfunktionen im gesamten Cluster optimiert Spark Datei-E/A-Vorgänge und arbeitet nahtlos mit Datenquellen wie HDFS und S3 zusammen. Dies ermöglicht eine schnellere Aufnahme und Ausgabe von Datensätzen, was für Echtzeitanwendungen entscheidend sein kann.
Dask unterstützt außerdem mehrere Dateiformate wie CSV und Parquet und ermöglicht so eine reibungslose Interaktion mit lokalen und verteilten Dateisystemen. Bei der Verarbeitung großer oder komplexer Dateiformate kann die Leistung von Dask im Vergleich zu Spark jedoch zu wünschen übrig lassen, insbesondere bei hohem Datenvolumen.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Apache Spark wahrscheinlich das bessere Tool ist, wenn Sie mit großen Datensätzen und komplexen Dateioperationen arbeiten. Für kleinere Datensätze hingegen ist Dask weiterhin eine gute Wahl.
Zusammenfassung der Erkenntnisse
In diesem Blogbeitrag habe ich Apache Spark und Dask DataFrames anhand von Schlüsselfaktoren wie Speicherverbrauch, Leistung, Ausführungsmethoden, Parallelisierung, Partitionierung, Indizierung, Aggregation und Dateioperationen verglichen. Ihre Wahl hängt möglicherweise davon ab, wie viel Anpassung Sie benötigen oder ob Sie innerhalb eines definierten Produkts arbeiten möchten. Mehr Anpassungsmöglichkeiten sprechen für Dask, insbesondere im Bereich Data Science. Spark ist definierter und die Optionen sind bekannt.
Beide Frameworks sind leistungsstark für die Verwaltung großer Datensätze, dienen jedoch unterschiedlichen Zwecken. Spark zeichnet sich durch verteiltes Rechnen und Geschwindigkeit bei groß angelegten Aufgaben aus, während Dask Effizienz und Flexibilität für kleinere Aufgaben oder lokale Setups bietet.
Letztendlich sollte Ihre Wahl zwischen Apache Spark und Dask von der Größe Ihrer Datensätze, der Komplexität der Vorgänge und den verfügbaren Ressourcen abhängen. Wenn Sie die jeweiligen Stärken kennen, können Sie die beste Entscheidung für Ihre Datenverarbeitungsanforderungen treffen.
