Samouczek PySpark zawiera podstawowe i zaawansowane koncepcje platformy Spark. Nasz samouczek PySpark jest przeznaczony dla początkujących i profesjonalistów.
Java wykonaj pętlę while
PySpark to interfejs API języka Python umożliwiający korzystanie ze platformy Spark. Spark to klastrowy system obliczeniowy o otwartym kodzie źródłowym, który jest używany w rozwiązaniach Big Data. Jest to błyskawiczna technologia przeznaczona do szybkich obliczeń.
Nasz samouczek PySpark obejmuje wszystkie tematy dotyczące Sparka z wprowadzeniem do PySpark, instalacji PySpark, architektury PySpark, ramki danych PySpark, PySpark Mlib, PySpark RDD, filtru PySpark i tak dalej.
Co to jest PySpark?
PySpark to interfejs API języka Python obsługujący język Python za pomocą Apache Spark. PySpark zapewnia biblioteka Py4j, za pomocą tej biblioteki Python można łatwo zintegrować z Apache Spark. PySpark odgrywa zasadniczą rolę, gdy musi pracować z ogromnym zbiorem danych lub je analizować. Ta cecha PySpark sprawia, że jest to bardzo wymagające narzędzie wśród inżynierów danych.
Kluczowe cechy PySpark
Istnieją różne funkcje PySpark, które podano poniżej:
PySpark zapewnia obliczenia w czasie rzeczywistym na dużej ilości danych, ponieważ koncentruje się na przetwarzaniu w pamięci. Pokazuje małe opóźnienia.
Framework PySpark jest dostosowany do różnych języków programowania, takich jak Scala, Java, Python i R. Jego kompatybilność sprawia, że jest to preferowane środowisko do przetwarzania ogromnych zbiorów danych.
Framework PySpark zapewnia wydajne buforowanie i dobrą stabilność dysku.
PySpark pozwala nam osiągnąć wysoką prędkość przetwarzania danych, która jest około 100 razy większa w pamięci i 10 razy szybsza na dysku.
Język programowania Python jest pisany dynamicznie, co pomaga w pracy z RDD. Więcej o RDD przy użyciu Pythona dowiemy się w kolejnym tutorialu.
Co to jest Apache Spark?
Apache Spark jest rozproszona platforma obliczeniowa klastrów typu open source wprowadzone przez Apache Software Foundation. Jest to ogólny silnik do analizy, przetwarzania i obliczeń dużych zbiorów danych. Został zbudowany z myślą o dużej szybkości, łatwości obsługi, oferuje prostotę, analizę strumieni i działa praktycznie w dowolnym miejscu. Potrafi analizować dane w czasie rzeczywistym. Zapewnia szybkie obliczenia na dużych zbiorach danych.
The szybko obliczenia oznaczają, że praca z Big Data jest szybsza niż poprzednie podejścia, np MapaRedukuj. Główną cechą Apache Spark jest jego klaster w pamięci obliczeń, które zwiększają szybkość przetwarzania aplikacji.
Można go używać do wielu zadań, takich jak uruchamianie rozproszonego SQL, tworzenie potoków danych, pozyskiwanie danych do bazy danych, uruchamianie algorytmów uczenia maszynowego, praca z wykresami lub strumieniami danych i wiele innych.
Dlaczego PySpark?
Duża ilość danych generowana jest w trybie offline i online. Dane te zawierają ukryte wzorce, nieznaną korektę, trendy rynkowe, preferencje klientów i inne przydatne informacje biznesowe. Z surowych danych konieczne jest wydobycie cennych informacji.
Potrzebujemy wydajniejszego narzędzia do wykonywania różnego rodzaju operacji na dużych zbiorach danych. Istnieją różne narzędzia do wykonywania wielu zadań na ogromnym zbiorze danych, ale narzędzia te nie są już tak atrakcyjne. Potrzebne są skalowalne i elastyczne narzędzia do łamania dużych zbiorów danych i czerpania z nich korzyści.
Różnica między Scalą i PySpark
Apache Spark jest oficjalnie napisany w języku programowania Scala. Przyjrzyjmy się zasadniczej różnicy między Pythonem a Scalą.
| senior | Pyton | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python to interpretowany, dynamiczny język programowania. | Scala jest językiem o typie statycznym. |
| 2. | Python jest językiem programowania obiektowego. | W Scali musimy określić typ zmiennej i obiektów. |
| 3. | Python jest łatwy do nauczenia się i użycia. | Scala jest nieco trudniejsza do nauczenia niż Python. |
| 4. | Python jest wolniejszy niż Scala, ponieważ jest językiem interpretowanym. | Scala jest 10 razy szybsza niż Python. |
| 5. | Python jest językiem typu Open Source i ma ogromną społeczność, która pracuje nad jego udoskonaleniem. | Scala ma również doskonałą społeczność, ale mniejszą niż Python. |
| 6. | Python zawiera ogromną liczbę bibliotek i jest doskonałym narzędziem do analityki danych i uczenia maszynowego. | Scala nie ma takiego narzędzia. |
Jednym z najbardziej niesamowitych narzędzi pomagających w obsłudze dużych zbiorów danych jest Apache Spark. Jak wiemy, Python jest jednym z najpowszechniej używanych języków programowania wśród analityków danych, analityki danych i w różnych dziedzinach. Ze względu na prostotę i interaktywny interfejs, specjaliści zajmujący się analityką danych chętnie przeprowadzają analizę danych, uczenie maszynowe i wiele innych zadań na dużych zbiorach danych przy użyciu języka Python.
Zatem połączenie Pythona i Sparka byłoby bardzo efektywne w świecie dużych zbiorów danych. Dlatego społeczność Apache Spark wymyśliła narzędzie o nazwie PySpark to jest API Pythona dla Apache Spark.
Prawdziwe wykorzystanie PySpark
Dane są rzeczą niezbędną dla każdej branży. Większość branż pracuje na dużych zbiorach danych i zatrudnia analityków, którzy wydobywają przydatne informacje z surowych danych. Przyjrzyjmy się wpływowi PySpark na kilka branż.
1. Przemysł rozrywkowy
css pogrubione
Branża rozrywkowa to jeden z największych sektorów, który rozwija się w kierunku streamingu online. Popularna platforma rozrywki online Netflixa wykorzystuje iskrę Apache do przetwarzania w czasie rzeczywistym spersonalizowanych filmów online lub seriali internetowych dla swoich klientów. Przetwarza ok. 450 miliardów zdarzeń dziennie przesyłanych strumieniowo w aplikacji po stronie serwera.
2. Sektor komercyjny
Sektor komercyjny korzysta również z systemu przetwarzania w czasie rzeczywistym Apache Spark. Banki i inne sektory finansowe wykorzystują platformę Spark do pobierania profilu klienta w mediach społecznościowych i analizowania go w celu uzyskania przydatnych informacji, które mogą pomóc w podjęciu właściwej decyzji.
Wyodrębnione informacje wykorzystywane są do oceny ryzyka kredytowego, ukierunkowanych reklam i segmentacji klientów.
Spark odgrywa znaczącą rolę w Wykrywanie oszustw i szeroko stosowane w zadaniach uczenia maszynowego.
3. Opieka zdrowotna
Apache Spark służy do analizowania dokumentacji pacjenta wraz z danymi z poprzednich raportów medycznych w celu określenia, który pacjent może napotkać problemy zdrowotne po wypisaniu z kliniki.
4. Handel i handel elektroniczny
Wiodące witryny e-commerce, takie jak Flipkart, Amazon itp., używają Apache Spark do ukierunkowanych reklam. Inne strony internetowe, np Ali Baba zapewnia ukierunkowane oferty, lepszą obsługę klienta i optymalizuje ogólną wydajność.
5. Przemysł turystyczny
Branża turystyczna powszechnie korzysta z Apache Spark, aby udzielać porad milionom podróżnych, porównując setki witryn turystycznych.
W tym tutorialu poznaliśmy wprowadzenie do PySpark, więcej o PySpark dowiemy się w kolejnym tutorialu.
Warunki wstępne
Zanim nauczysz się PySpark, musisz mieć podstawowe pojęcie o języku programowania i frameworku. Będzie to bardzo przydatne, jeśli masz dobrą znajomość Apache Spark, Hadoop, języka programowania Scala, systemu plików Hadoop Distribution File System (HDFS) i Pythona.
Publiczność
Nasz samouczek PySpark został zaprojektowany, aby pomóc początkującym i profesjonalistom.
Problemy
Zapewniamy, że nie znajdziesz żadnego problemu z tym tutorialem PySpark. Jeśli jednak pojawi się jakiś błąd, prosimy o zgłoszenie problemu w formularzu kontaktowym.