Comparaison des DataFrames Apache Spark et Dask : mes réflexions sur l'utilisation de la mémoire, les performances et les méthodes d'exécution
- Claude Paugh
- 17 août
- 7 min de lecture
Dernière mise à jour : 18 août
Pour gérer le Big Data, disposer des bons outils fait toute la différence. Apache Spark et Dask sont deux frameworks populaires qui facilitent la gestion de grands ensembles de données. Ils offrent tous deux de puissantes abstractions DataFrame pour les manipulations de données complexes, mais présentent des atouts et des faiblesses différents. Dans cet article, je vous propose des conseils pour vous aider à choisir le framework le mieux adapté à vos besoins.
Consommation de mémoire
La consommation de mémoire est essentielle lors du choix entre Apache Spark et Dask.
Apache Spark est conçu pour gérer des données à grande échelle sur plusieurs machines grâce à un modèle de calcul distribué. Ainsi, si vous disposez d'un ensemble de données occupant 1 téraoctet (To) de mémoire, Spark peut le gérer efficacement en le répartissant sur plusieurs nœuds.
Cependant, cela a un coût : Spark peut consommer beaucoup de mémoire, notamment lors du traitement de DataFrames volumineux. Des études montrent même que Spark peut consommer jusqu'à 50 % de mémoire en plus que certains outils de données plus petits en raison de sa surcharge.
En revanche, Dask excelle dans les environnements où les données peuvent tenir en mémoire. Les DataFrames Dask s'appuyant sur Pandas sont plus légers. Par exemple, Dask peut gérer facilement un ensemble de données de 100 gigaoctets (Go) sur une seule machine, garantissant une faible utilisation de la mémoire sans la charge complexe de Spark. Même lorsque vos données augmentent, Dask peut répartir les charges de travail, même si des ressources supplémentaires peuvent être nécessaires pour plus d'efficacité.
En résumé, si vous gérez des ensembles de données volumineux qui dépassent les capacités d'une seule machine, Spark pourrait être la meilleure solution. Pour les ensembles de données plus petits ou moyens, Dask est un choix judicieux pour une meilleure efficacité mémoire.
Performance
Les performances influencent souvent le choix entre ces deux cadres.
Apache Spark est reconnu pour sa rapidité de traitement. Grâce à son traitement en mémoire, il peut traiter rapidement de grands ensembles de données par rapport aux systèmes sur disque. Par exemple, les tests de performance indiquent que Spark peut traiter les données jusqu'à 100 fois plus rapidement en utilisant la mémoire qu'en les traitant sur disque. L'optimiseur Catalyst de Spark contribue également à l'optimisation des plans d'exécution, ce qui rend Spark particulièrement efficace pour les tâches complexes telles que les opérations de regroupement ou de jointure.
Bien que Dask soit performant, ses performances peuvent être inférieures à celles de Spark face à des charges importantes. La vitesse de Dask repose fortement sur des bibliothèques comme NumPy et Pandas. Si vous effectuez des opérations parallèles, Dask est performant ; en revanche, pour les opérations impliquant des mouvements de données importants, il peut être plus lent que Spark. Selon la version de Python utilisée, Dask peut être limité par le GIL (Global Interpreter Lock).
En conclusion, si vous privilégiez les performances pour les grands ensembles de données, Apache Spark a probablement l'avantage. Cependant, Dask reste performant pour les tâches plus petites ou moins complexes.
Méthodes d'exécution
La manière dont ces frameworks exécutent les tâches a un impact significatif sur l’expérience utilisateur.
Apache Spark utilise un modèle d'évaluation paresseux. Cela signifie que les opérations sur les DataFrames ne prennent effet qu'après l'appel d'une commande d'action, telle que « count() » ou « write() ». Par exemple, si vous souhaitez compter les entrées d'un DataFrame, Spark attend l'exécution de « count() », ce qui optimise le temps de traitement global.
Dask adopte une stratégie d'évaluation paresseuse similaire, mais offre une plus grande flexibilité. Les utilisateurs peuvent créer un graphe de tâches représentant différents calculs pour les exécuter en parallèle, localement ou sur une configuration distribuée. Cette adaptabilité est particulièrement avantageuse pour les workflows complexes pouvant impliquer de nombreuses étapes et fonctions.
En substance, bien que les deux frameworks utilisent une évaluation paresseuse, le modèle de graphique de tâches de Dask ajoute plus de polyvalence, s'adressant à un plus large éventail d'applications.
Parallélisation
Les deux frameworks excellent dans la parallélisation, mais de manières différentes.
Le modèle de calcul distribué d'Apache Spark traite efficacement de grands ensembles de données en partitionnant les données et en exploitant plusieurs nœuds. Par exemple, si vous disposez d'un ensemble de données de 10 To, Spark peut le partitionner en 100 blocs, répartis chacun sur différents nœuds, ce qui offre des gains de vitesse significatifs. Selon certaines études, Spark peut traiter les données en parallèle, réduisant ainsi les temps d'exécution jusqu'à 80 % dans des configurations adaptées.
Dask prend également en charge la parallélisation, mais à une échelle plus fine. Il peut paralléliser des tâches sur une seule machine, en tirant parti des processeurs multicœurs. Si vous effectuez une analyse sur un jeu de données de 50 Go sur votre ordinateur portable, Dask peut exploiter efficacement tous les cœurs pour améliorer la vitesse de traitement sans nécessiter de système distribué. Cela fait de Dask un excellent choix pour les utilisateurs ne disposant pas d'une configuration en cluster.
En résumé, si vous disposez de grands ensembles de données et d'un accès à des ressources distribuées, Spark est supérieur. En revanche, pour les ensembles de données plus petits ou le traitement local, Dask peut fonctionner efficacement en exploitant les ressources de votre machine.
Partitionnement
Un partitionnement efficace influence la distribution des données et l’efficacité du traitement dans les deux cadres.
Apache Spark partitionne automatiquement les données chargées en DataFrames. Par exemple, si vous chargez un DataFrame contenant 1 million de lignes, Spark peut le diviser en 200 partitions. Ce partitionnement optimisé minimise les déplacements de données pendant les opérations, améliorant ainsi les performances, ce qui est particulièrement crucial pour les tâches impliquant des agrégations ou des jointures.
Dask propose également des options de partitionnement, permettant aux utilisateurs de définir la taille des partitions lors de la création d'un DataFrame Dask. Son approche de repartitionnement des données pendant le traitement améliore la flexibilité et permet des ajustements en fonction des besoins du workflow. La technique de partitionnement Dask est souvent qualifiée de « dataframe de dataframes ».
Dans l’ensemble, bien que les deux frameworks gèrent bien le partitionnement, la flexibilité de Dask peut être avantageuse pour les utilisateurs qui ont besoin de modifier leurs stratégies de partitionnement en cours de processus.
Indexage
L’indexation peut avoir un impact significatif sur les performances des deux frameworks.
Apache Spark ne prend pas en charge l'indexation traditionnelle comme Pandas, s'appuyant plutôt sur des techniques de partitionnement et de tri pour l'accès aux données. Bien que cela puisse être efficace, cela peut s'avérer moins efficace pour des opérations spécifiques nécessitant un accès rapide aux données, comme le filtrage.
À l'inverse, Dask permet de définir un index sur les DataFrames Dask. Cette fonctionnalité imite le comportement de Pandas et peut améliorer les performances des tâches de filtrage ou de jointure. Par exemple, un index sur un DataFrame de 500 000 lignes peut accélérer les recherches de plus de 70 %.
En résumé, si l’indexation est cruciale pour vos opérations, Dask est probablement la meilleure option en raison de sa prise en charge de l’indexation traditionnelle.
Agrégation
L'agrégation est une opération standard dans le traitement des données, et les deux frameworks offrent des capacités solides.
Spark dispose d'un riche ensemble de fonctions d'agrégation conçues pour les DataFrames, idéales pour gérer efficacement des tâches analytiques complexes. Sa capacité à effectuer des agrégations en parallèle le rend particulièrement efficace pour les grands ensembles de données. Par exemple, de nombreux utilisateurs signalent que Spark peut agréger des données de manière distribuée 5 à 10 fois plus rapidement qu'un traitement monothread traditionnel.
Dask fournit également des fonctions d'agrégation et est performant pour les agrégations simples. Cependant, pour les tâches plus complexes, il peut ne pas atteindre la même vitesse que Spark en raison des contraintes de ses bibliothèques sous-jacentes.
En bref, pour une agrégation à grande échelle, Spark est généralement le meilleur choix. Mais pour des tâches plus simples, Dask offre des performances satisfaisantes.
Opérations sur les fichiers
La lecture et l’écriture efficaces des données sont essentielles pour tout outil de traitement de données.
Apache Spark gère efficacement divers formats de fichiers, tels que CSV, Parquet et Avro. Grâce à ses capacités de traitement parallèle sur un cluster, Spark optimise les opérations d'E/S de fichiers et peut fonctionner de manière fluide avec des sources de données telles que HDFS et S3. Cela permet une ingestion et une sortie plus rapides des ensembles de données, ce qui peut être crucial pour les applications temps réel.
Dask prend également en charge plusieurs formats de fichiers, tels que CSV et Parquet, permettant des interactions fluides avec les systèmes de fichiers locaux et distribués. Cependant, pour la gestion de formats de fichiers volumineux ou complexes, les performances de Dask peuvent être inférieures à celles de Spark, notamment dans les scénarios à fort volume.
En conclusion, si votre travail porte sur de grands ensembles de données impliquant des opérations complexes sur les fichiers, Apache Spark est probablement le meilleur outil. À l'inverse, pour les ensembles de données plus petits, Dask reste un choix judicieux.
Résumé des idées
Dans cet article, j'ai comparé les DataFrames Apache Spark et Dask en me basant sur des facteurs clés tels que la consommation de mémoire, les performances, les méthodes d'exécution, la parallélisation, le partitionnement, l'indexation, l'agrégation et les opérations sur les fichiers. Votre choix peut dépendre du degré de personnalisation souhaité, plutôt que de la nécessité d'un produit défini. Une personnalisation plus poussée est plus avantageuse pour Dask, notamment en science des données. Spark est plus défini et ses options sont bien connues.
Ces deux frameworks sont performants pour la gestion de grands ensembles de données, mais répondent à des objectifs différents. Spark se distingue par son calcul distribué et sa rapidité pour les tâches à grande échelle, tandis que Dask offre efficacité et flexibilité pour les tâches plus petites ou les configurations locales.
En fin de compte, votre choix entre Apache Spark et Dask dépend de la taille de vos jeux de données, de la complexité de leurs opérations et des ressources disponibles. Comprendre leurs atouts spécifiques vous aidera à prendre la meilleure décision pour vos besoins en traitement de données.
