Tengo una duda y es acerca de la carga de datos en las diferentes formas por ejemplo he revisado un poco más en el área de desarrollador de big data en donde se emplea spark para cargar datos como dataframe y ahora con este curso veo como dataset que diferencia tiene el emplear estas estructuras de datos, los beneficios son similares o varían según el ámbito que uno quiera emplear para esos datos.
datos = np.loadtxt(url,delimiter=',', skiprows = 1, usecols = np.arange(1,6,1))datos
¡Hola Christian!
Entiendo que estás explorando cómo cargar datos en diferentes formatos y estructuras, como DataFrames y Datasets, y te preguntas sobre las diferencias y beneficios de cada uno.
En el contexto de Big Data, especialmente cuando trabajas con Spark, es común usar DataFrames y Datasets. Ambos son estructuras de datos distribuidas que permiten manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, pero tienen algunas diferencias clave:
DataFrames: Son similares a las tablas en una base de datos relacional o a los DataFrames en pandas. Son más adecuados para trabajar con datos estructurados y semiestructurados. En Spark, los DataFrames son optimizados por el motor de consultas Catalyst, lo que significa que pueden beneficiarse de optimizaciones automáticas en el rendimiento.
Datasets: Introducidos en Spark 1.6, los Datasets son una extensión de los DataFrames que proporcionan una API más fuerte y tipada. Esto significa que puedes beneficiarte de la verificación de tipos en tiempo de compilación, lo que puede ayudarte a evitar errores en tu código. Los Datasets combinan las ventajas de RDDs (Resilient Distributed Datasets) y DataFrames, proporcionando la capacidad de expresar transformaciones en un lenguaje de alto nivel.
En cuanto a los beneficios, la elección entre DataFrames y Datasets puede depender de tus necesidades específicas:
En tu ejemplo de código, estás usando np.loadtxt de NumPy para cargar datos desde un archivo CSV. Esto es más común en análisis de datos de menor escala o cuando trabajas en un entorno local. Para grandes volúmenes de datos, especialmente en un entorno distribuido, considerarías usar Spark con DataFrames o Datasets.
Espero que esta explicación te ayude a entender mejor las diferencias y beneficios de estas estructuras de datos. ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!