Tableau x Carte dans PySpark — Science et données

Dans PySpark, les tableaux et les cartes sont des types de données complexes, mais ils répondent à des objectifs différents et ont des caractéristiques différentes :

Tableau

Un tableau est une collection ordonnée d’éléments. Tous les éléments d’un tableau doivent être du même type. Cela peut être considéré comme une liste en Python, mais avec la restriction de type.

Les tableaux sont utiles lorsque vous devez stocker plusieurs valeurs dans une seule colonne du DataFrame et que ces valeurs ont un ordre spécifique, ou lorsque l’ordre peut être important pour une analyse ultérieure.

PySpark propose plusieurs fonctions pour travailler avec des tableaux, notamment des fonctions pour ajouter des éléments, supprimer des éléments, filtrer et effectuer des transformations sur les éléments du tableau.

Carte

Une carte est une collection de paires clé-valeur, où chaque clé est unique au sein de la carte. Les types de données des clés et des valeurs peuvent être différents les uns des autres, mais chaque clé doit être unique et chaque clé est associée à exactement une valeur.

Les cartes sont utiles lorsque vous devez stocker des valeurs accessibles via une clé spécifique. Ceci est similaire à un dictionnaire en Python. Les cartes sont utilisées pour représenter les données de manière structurée où chaque valeur est rapidement accessible à l’aide d’une clé.

PySpark fournit des fonctions pour manipuler des cartes, vous permettant d’ajouter des paires clé-valeur, de supprimer des paires, de modifier les valeurs associées à une clé spécifique et d’effectuer des recherches par clé.

Principales différences

Structure des données : les tableaux sont des listes ordonnées d’éléments du même type. Les cartes sont des collections de paires clé-valeur avec des types potentiellement distincts pour les clés et les valeurs.

Accès aux données : dans un tableau, les éléments sont accessibles via des index. Dans une carte, les valeurs sont accessibles via des clés.

Unicité : tous les éléments d’un tableau peuvent être dupliqués, c’est-à-dire qu’il n’y a aucune restriction d’unicité. Dans une carte, chaque clé doit être unique.

Le tableau et la carte étendent les capacités de PySpark pour gérer des données complexes, permettant une manipulation de données plus sophistiquée et structurée dans les DataFrames.

David Matos

Les références:

PySpark et Apache Kafka pour le traitement des données par lots et en streaming

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