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Koalas: la sencillez de Pandas unida a la escalabilidad de PySpark.

Dos de las herramientas más populares que permiten trabajar con big data de manera eficiente son PySpark y Pandas. Si bien Pandas es una biblioteca de Python que es excelente para analizar conjuntos de datos de tamaño moderado, PySpark destaca como una herramienta más poderosa para trabajar a gran escala. En este artículo, hablaremos de las ventajas del uso de PySpark en comparación con Pandas y presentaremos Koalas como la solución a las limitaciones de escalabilidad de Pandas, utilizando la sencillez de su interfaz y aprovechando el potencial de PySpark.

Ventajas del uso de PySpark frente a Pandas

  • Escalabilidad y rendimiento

Una de las principales ventajas de PySpark es su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos de manera distribuida. Mientras que Pandas trabaja principalmente en una sola máquina, PySpark aprovecha el poder de Apache Spark, un motor de procesamiento distribuido, lo que significa que puede manejar conjuntos de datos mucho más grandes y aprovechar el potencial de un clúster de computadoras. Esto permite un procesamiento más rápido y eficiente, lo cual es fundamental al trabajar con big data.

El siguiente gráfico muestra esas tasas de procesamiento, a medida que aumenta el tamaño del archivo el tiempo que tarda Pandas en procesarlo es cada vez mayor. Esto cuando estamos trabajando con grandes volúmenes de datos puede suponer un problema, por lo que hace que el uso de PySpark sea necesario para darle solución.

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  • Velocidad de procesamiento.

PySpark está diseñado para manejar flujos de datos en tiempo real, lo que lo convierte en una excelente opción para casos de uso en los que la velocidad de procesamiento es crucial. Puede conectarse a fuentes de datos en tiempo real, como streams de Kafka o sistemas de mensajería, y realizar operaciones de transformación y análisis sobre ellos de manera continua. Por otro lado, Pandas es más adecuado para el análisis en lotes, donde los datos se procesan en una sola ejecución.

  • Bibliotecas integradas

Si bien Pandas ofrece una amplia gama de funciones para el análisis de datos, PySpark va más allá al proporcionar bibliotecas integradas de análisis y aprendizaje automático. PySpark incluye herramientas como MLlib y GraphFrames, que permiten realizar análisis estadísticos avanzados, minería de datos, construcción de modelos de aprendizaje automático y más. Estas bibliotecas están optimizadas para trabajar con datos distribuidos y aprovechar el procesamiento en paralelo, lo que brinda un mayor rendimiento en comparación con el uso de Pandas junto con bibliotecas adicionales.

 

Koalas: la biblioteca que aúna las ventajas de Pandas y PySpark

Aunque Pandas es una excelente biblioteca de Python, cuando se trata de trabajar con big data, PySpark ofrece numerosas ventajas significativas y la hacen una opción más poderosa. Aun así, PySpark tiene una sintaxis algo complicada para aquellos que están familiarizados a trabajar únicamente con Pandas, y los data scientist requieren de herramientas que combinen la facilidad de uso con la capacidad de escalar a grandes volúmenes de datos. 

Para ello disponemos de Koalas, una biblioteca de Python que busca precisamente esa convergencia, facilitando a los usuarios utilizar la sintaxis familiar de Pandas mientras aprovechan la escalabilidad de PySpark, permitiendo de esta manera, el uso de una única librería para trabajar todos los tipos de conjuntos de datos.

Ventajas de Koalas

  • Interfaz familiar a Pandas

Una de las principales ventajas de Koalas es su sintaxis, que está diseñada para ser compatible con Pandas. Esto significa que los usuarios de Pandas pueden aprovechar sus conocimientos y habilidades existentes para trabajar con grandes volúmenes de datos utilizando Koalas. La mayoría de las funciones y operaciones que se utilizan en Pandas, como la manipulación de datos, el filtrado y la agregación, se pueden utilizar de manera similar en Koalas. Esta familiaridad reduce la curva de aprendizaje y facilita la transición de Pandas a un entorno de big data.

  • Escalabilidad y velocidad de PySpark

Koalas se basa en PySpark y está diseñado para integrarse sin problemas con él. Esto significa que los usuarios pueden aprovechar todas sus capacidades y características, como el procesamiento distribuido, la escalabilidad y las bibliotecas de análisis y aprendizaje automático. Koalas convierte las operaciones realizadas en su sintaxis de estilo Pandas en operaciones distribuidas en PySpark, lo que permite escalar el análisis de datos a grandes volúmenes con un rendimiento eficiente.

De esta forma, al utilizar PySpark como base, Koalas hereda la capacidad de escalar y procesar grandes volúmenes de datos distribuidos. 

 

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