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比较 SparkR 和 sparklyr

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R 用户可以在适用于 Apache Spark 的两个 API 之间进行选择：SparkR 和 sparklyr。 本文将比较这些 API。 Databricks 建议选择其中一个 API 在 R 中开发 Spark 应用程序。将这两个 API 中的代码组合到单个脚本或者 Azure Databricks 笔记本或作业可能会导致代码更难以阅读和维护。

API 的来源

SparkR 由 Spark 社区和 Databricks 开发人员生成。 因此，SparkR 严格遵循 Spark Scala 类和数据帧 API。

sparklyr 最初出现于 RStudio，后来捐赠给了 Linux 基金会。 sparklyr 在编程风格方面与 tidyverse 紧密集成，并且与 dplyr 具有 API 互操作性。

SparkR 和 sparklyr 非常擅长处理 R 中的大数据。在过去几年，两者的功能集越来越接近，几乎不相上下。

API 差异

以下代码示例演示如何在 Azure Databricks 笔记本中使用 SparkR 和 sparklyr 将 CSV 文件从示例数据集读入 Spark。

# #############################################################################
# SparkR usage

# Note: To load SparkR into a Databricks notebook, run the following:

# library(SparkR)

# You can then remove "SparkR::" from the following function call.
# #############################################################################

# Use SparkR to read the airlines dataset from 2008.
airlinesDF <- SparkR::read.df(path        = "/databricks-datasets/asa/airlines/2008.csv",
                              source      = "csv",
                              inferSchema = "true",
                              header      = "true")

# Print the loaded dataset's class name.
cat("Class of SparkR object: ", class(airlinesDF), "\n")

# Output:
#
# Class of SparkR object: SparkDataFrame

# #############################################################################
# sparklyr usage

# Note: To install, load, and connect with sparklyr in a Databricks notebook,
# run the following:

# install.packages("sparklyr")
# library(sparklyr)
# sc <- sparklyr::spark_connect(method = "databricks")

# If you run "library(sparklyr)", you can then remove "sparklyr::" from the
# preceding "spark_connect" and from the following function call.
# #############################################################################

# Use sparklyr to read the airlines dataset from 2007.
airlines_sdf <- sparklyr::spark_read_csv(sc   = sc,
                                         name = "airlines",
                                         path = "/databricks-datasets/asa/airlines/2007.csv")

# Print the loaded dataset's class name.
cat("Class of sparklyr object: ", class(airlines_sdf))

# Output:
#
# Class of sparklyr object: tbl_spark tbl_sql tbl_lazy tbl

但是，如果你尝试在 SparkR 中对 SparkDataFrame 对象运行 sparklyr 函数，或者尝试在 sparklyr 中对 tbl_spark 对象运行 SparkR 函数，该函数将无法正常运行，如以下代码示例中所示。

# Try to call a sparklyr function on a SparkR SparkDataFrame object. It will not work.
sparklyr::sdf_pivot(airlinesDF, DepDelay ~ UniqueCarrier)

# Output:
#
# Error : Unable to retrieve a Spark DataFrame from object of class SparkDataFrame

## Now try to call s Spark R function on a sparklyr tbl_spark object. It also will not work.
SparkR::arrange(airlines_sdf, "DepDelay")

# Output:
#
# Error in (function (classes, fdef, mtable) :
# unable to find an inherited method for function 'arrange' for signature '"tbl_spark", "character"'

这是因为，sparklyr 将 dplyr 函数（例如 arrange）转换为 SparkSQL 使用的 SQL 查询计划。 SparkR 并非如此，它提供适用于 SparkSQL 表和 Spark 数据帧的函数。 正因为存在这些行为，Databricks 不建议在同一脚本、笔记本或作业中结合使用 SparkR 和 sparklyr API。

API 互操作性

在不可避免地需要结合使用 SparkR 和 sparklyr API 的极少数情况下，可以使用 SparkSQL 作为一种衔接手段。 例如，在本文的第一个示例中，sparklyr 将 2007 年的航空公司数据集加载到名为 airlines 的表中。 可以使用 SparkR sql 函数查询此表，例如：

top10delaysDF <- SparkR::sql("SELECT
                               UniqueCarrier,
                               DepDelay,
                               Origin
                             FROM
                               airlines
                             WHERE
                               DepDelay NOT LIKE 'NA'
                             ORDER BY DepDelay
                             DESC LIMIT 10")

# Print the class name of the query result.
cat("Class of top10delaysDF: ", class(top10delaysDF), "\n\n")

# Show the query result.
cat("Top 10 airline delays for 2007:\n\n")
head(top10delaysDF, 10)

# Output:
#
# Class of top10delaysDF: SparkDataFrame
#
# Top 10 airline delays for 2007:
#
# UniqueCarrier DepDelay Origin
# 1            AA      999    RNO
# 2            NW      999    EWR
# 3            AA      999    PHL
# 4            MQ      998    RST
# 5            9E      997    SWF
# 6            AA      996    DFW
# 7            NW      996    DEN
# 8            MQ      995    IND
# 9            MQ      994    SJT
# 10           AA      993    MSY

有关其他示例，请参阅 使用 R 中的 DataFrames 和表。