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03_Fiches_thematiques/Fiche_arrow.qmd

@@ -219,6 +219,15 @@ On pourrait penser que, lorsqu'on exécute l'ensemble de ce traitement, `arrow`
 
 ## Comment bien utiliser `arrow`?
 
+Au premier abord, on peut avoir l'impression qu'`arrow` s'utilise exactement comme `dplyr` (c'est d'ailleurs fait exprès!). Il y a toutefois quelques différences qui peuvent avoir un impact considérable sur les performances des traitements. Cette partie détaille trois recommandations à suivre pour bien utiliser `arrow`:
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+- Utiliser correctement l'évaluation différée;
+- Utiliser `compute()` plutôt que `collect()`;
+- Utiliser `open_dataset()` plutôt que `read_parquet()`.
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 ### Savoir bien utiliser l'évaluation différée
 
 La @sec-lazy a présenté la notion d'évaluation différée et son intérêt pour optimiser les performances. Toutefois, l'évaluation différée n'est pas toujours facile à utiliser, et présente des limites qu'il faut bien comprendre. Cette section décrit plus en détail le fonctionnement de l'évaluation différée et ses limites. Pour illustrer ce fonctionnement, on commence par exporter la base permanente des équipements sous la forme d'un dataset Arrow partitionné. La fiche [Importer des fichiers Parquet](#importparquet) décrit en détail ce qu'est un fichier Parquet partitionné et comment le manipuler.