Oii, Vinicius! Tudo bem?
Seu raciocínio faz sentido quanto a diferença entre usar PySpark ou SQL para transformação de dados no Databricks.Tanto o PySpark DataFrame API quanto o Spark SQL são apenas duas interfaces diferentes para o mesmo motor de execução. Por trás dos panos, o Databricks utiliza o Catalyst Optimizer para transformar qualquer uma das duas sintaxes em um plano lógico e, depois, em um plano físico otimizado, que roda sobre o Tungsten Execution Engine. Ou seja, para transformações equivalentes, o plano de execução gerado é praticamente idêntico, mudando só a camada de "parse" inicial, exatamente como você descreveu.
Isso significa que, para operações mais simples (filtros, agregações, joins básicos), a escolha entre SQL e PySpark é mais uma questão de produtividade da equipe e legibilidade do código do que de performance bruta. Veja este exemplo:
# Usando PySpark DataFrame API
df_pyspark = spark.table("vendas").filter("valor > 1000").groupBy("regiao").sum("valor")
df_pyspark.explain(True)
# Usando Spark SQL
df_sql = spark.sql("""
SELECT regiao, SUM(valor) as total
FROM vendas
WHERE valor > 1000
GROUP BY regiao
""")
df_sql.explain(True)
Se você rodar o metodo explain(True) nos dois casos, vai perceber que o plano fisico final gerado pelo Catalyst e praticamente o mesmo, confirmando exatamente o que voce apontou.
O ponto onde a diferença de performance realmente aparece é quando entram UDFs em Python (funções definidas pelo usuário) dentro do PySpark, pois nesse caso os dados saem da JVM, passam pelo processo Python e voltam, gerando um overhead de serialização que o SQL puro não tem. Fora esse cenário específico, sua estratégia de priorizar SQL para facilitar manutenção do time e reduzir complexidade é uma prática totalmente válida e bem recomendada em times de engenharia de dados.
Uma sugestão é usar SQL quando a lógica for declarativa e o time preferir, e PySpark quando precisar de controle programático, UDFs otimizadas (via pandas_udf) ou integração com Python. Ótimo que você conseguiu identificar isso sozinho antes mesmo de perguntar.
E você, costuma decidir entre SQL e PySpark caso a caso no seu time, ou existe um padrão definido no projeto para isso?
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!
