Spark vs Dask：谁是分布式计算王者？

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@小白创作中心

Spark vs Dask：谁是分布式计算王者？

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来源

https://blog.csdn.net/2301_80410418/article/details/137764983

https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/138513063

https://blog.csdn.net/qq_17246605/article/details/136601935

https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/best-practices-for-multi-gpu-data-analysis-using-rapids-with-dask/

https://blog.csdn.net/weixin_43817712/article/details/140000637

https://blog.jetbrains.com/zh-hans/pycharm/2025/01/the-state-of-data-science/

https://blog.jetbrains.com/zh-hans/pycharm/2024/07/polars-vs-pandas/

https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18253045

https://www.feishu.cn/content/distributed-computing-framework

10.

https://www.cnblogs.com/apachecn/p/18444351

在大数据处理领域，Apache Spark和Dask一直是备受瞩目的分布式计算框架。Spark以其成熟稳定和强大的商业支持著称，而Dask则以轻量级和易于上手的特点受到欢迎。两者在性能、易用性和适用场景方面各有优劣。本文将深入探讨这两个框架背后的理论基础及其实际应用中的表现，帮助读者更好地理解并选择适合自己的工具。

性能对比：谁更快？

Spark专为超大规模数据设计，采用分布式内存计算模型，将数据分布在多个节点上并行处理，显著提升处理速度。根据最新的性能测试数据，Spark在处理TB级数据时，相比Dask展现出明显的优势。例如，在一项针对10TB数据的排序测试中，Spark仅需10分钟即可完成，而Dask则需要30分钟以上。

Dask则更适合中小规模数据集，在单机或多核CPU上通过多线程或进程实现高效并行计算。Dask的性能优势在于其轻量级和低延迟特性，对于GB级数据处理，Dask往往能提供更快的响应速度。然而，当数据量超过单机内存限制，需要进行分布式计算时，Dask可能会受到Python全局解释器锁（GIL）的限制，影响并行计算效率。

API复杂度：谁更易用？

Dask提供类似NumPy和Pandas的API，易于上手，特别适合熟悉Python科学计算库的用户。例如，Dask DataFrame与Pandas DataFrame的使用方式几乎相同，使得用户可以快速从Pandas迁移到Dask。以下是一个简单的Dask DataFrame使用示例：

import dask.dataframe as dd

# 从CSV文件加载数据
df = dd.read_csv('large_dataset.csv')

# 执行数据处理操作
result = df.groupby('column1').column2.mean().compute()

print(result)

Spark的API则较为复杂，涵盖SQL、流处理和机器学习等多个模块。虽然这种模块化设计提供了强大的功能，但也增加了学习难度。对于初学者来说，掌握Spark需要更多时间。以下是一个使用PySpark进行数据处理的示例：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder \
    .appName("DataProcessing") \
    .getOrCreate()

# 从CSV文件加载数据
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/large_dataset.csv", header=True, inferSchema=True)

# 执行数据处理操作
result = df.groupBy("column1").agg({"column2": "mean"})

result.show()