El tutorial de PySpark proporciona conceptes bàsics i avançats de Spark. El nostre tutorial de PySpark està dissenyat per a principiants i professionals.
taules de làtex
PySpark és l'API de Python per utilitzar Spark. Spark és un sistema informàtic de clúster de codi obert que s'utilitza per a la solució de big data. És una tecnologia ràpida com un llamp dissenyada per a un càlcul ràpid.
El nostre tutorial de PySpark inclou tots els temes de Spark amb PySpark Introducció, instal·lació de PySpark, Arquitectura PySpark, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter, etc.
Què és PySpark?
PySpark és una API de Python per donar suport a Python amb Apache Spark. PySpark ofereix biblioteca Py4j, amb l'ajuda d'aquesta biblioteca, Python es pot integrar fàcilment amb Apache Spark. PySpark té un paper essencial quan necessita treballar amb un ampli conjunt de dades o analitzar-los. Aquesta característica de PySpark el converteix en una eina molt exigent entre els enginyers de dades.
Característiques clau de PySpark
Hi ha diverses característiques del PySpark que es mostren a continuació:
PySpark proporciona càlcul en temps real sobre una gran quantitat de dades perquè se centra en el processament en memòria. Mostra la baixa latència.
El marc PySpark s'adapta a diversos llenguatges de programació com Scala, Java, Python i R. La seva compatibilitat el converteix en els marcs preferibles per processar grans conjunts de dades.
El marc PySpark proporciona una memòria cau potent i una bona constància del disc.
PySpark ens permet aconseguir una alta velocitat de processament de dades, que és unes 100 vegades més ràpida a la memòria i 10 vegades més ràpida al disc.
El llenguatge de programació Python s'escriu dinàmicament, cosa que ajuda quan es treballa amb RDD. Aprendrem més sobre RDD amb Python al tutorial posterior.
Què és Apache Spark?
Apache Spark és un marc de computació de clúster distribuït de codi obert presentat per Apache Software Foundation. És un motor general per a l'anàlisi, processament i càlcul de big data. Està dissenyat per a alta velocitat, facilitat d'ús, ofereix simplicitat, anàlisi de flux i s'executa pràcticament a qualsevol lloc. Pot analitzar dades en temps real. Proporciona un càlcul ràpid sobre el big data.
El ràpid La computació significa que és més ràpid que els enfocaments anteriors per treballar amb Big Data, com ara MapReduce. La característica principal d'Apache Spark és la seva clúster en memòria informàtica que millora la velocitat de processament d'una aplicació.
Es pot utilitzar per a diverses coses, com ara executar SQL distribuït, crear canalitzacions de dades, ingerir dades en una base de dades, executar algorismes d'aprenentatge automàtic, treballar amb gràfics o fluxos de dades i molts més.
Per què PySpark?
Es generen una gran quantitat de dades fora de línia i en línia. Aquestes dades contenen els patrons ocults, la correcció desconeguda, les tendències del mercat, les preferències del client i altra informació comercial útil. Cal extreure informació valuosa de les dades en brut.
Necessitem una eina més eficient per realitzar diferents tipus d'operacions sobre el big data. Hi ha diverses eines per realitzar les múltiples tasques de l'enorme conjunt de dades, però aquestes eines ja no són tan atractives. Es necessiten algunes eines escalables i flexibles per trencar grans dades i treure'n benefici.
Diferència entre Scala i PySpark
Apache Spark està escrit oficialment en el llenguatge de programació Scala. Fem una ullada a la diferència essencial entre Python i Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python és un llenguatge de programació dinàmic i interpretat. | Scala és un llenguatge tipificat estàticament. |
| 2. | Python és un llenguatge de programació orientat a objectes. | A Scala, hem d'especificar el tipus de variable i objectes. |
| 3. | Python és fàcil d'aprendre i utilitzar. | Scala és una mica difícil d'aprendre que Python. |
| 4. | Python és més lent que Scala perquè és un llenguatge interpretat. | Scala és 10 vegades més ràpid que Python. |
| 5. | Python és un llenguatge de codi obert i té una comunitat enorme per millorar-lo. | Scala també té una comunitat excel·lent però inferior a Python. |
| 6. | Python conté un gran nombre de biblioteques i l'eina perfecta per a la ciència de dades i l'aprenentatge automàtic. | Scala no té aquesta eina. |
Una de les eines més sorprenents que ajuda a gestionar el big data és Apache Spark. Com sabem, Python és un dels llenguatges de programació més utilitzats entre els científics de dades, l'anàlisi de dades i en diversos camps. A causa de la seva senzillesa i interfície interactiva, els científics de dades confien en ella per dur a terme anàlisis de dades, aprenentatge automàtic i moltes més tasques sobre grans dades mitjançant Python.
Per tant, la combinació de Python i Spark seria la molt eficient per al món de les grans dades. És per això que Apache Spark Community va crear una eina anomenada PySpark és una API de Python per a Apache Spark.
Ús real de PySpark
Les dades són una cosa essencial per a cada indústria. La majoria de les indústries treballen amb big data i contracten analistes per extreure informació útil de les dades en brut. Fem una ullada a l'impacte del PySpark en diverses indústries.
1. Indústria de l'entreteniment
La indústria de l'entreteniment és un dels sectors més grans que està creixent cap a la transmissió en línia. La popular plataforma d'entreteniment en línia Netflix utilitza l'espurna Apache per processar en temps real pel·lícules o sèries web personalitzades per als seus clients. Tracta aprox. 450.000 milions d'esdeveniments al dia que es transmeten a l'aplicació del servidor.
2. Sector Comercial
alfabet com a nombres
El sector comercial també utilitza el sistema de processament en temps real d'Apache Spark. Els bancs i altres àmbits financers utilitzen Spark per recuperar el perfil de les xarxes socials del client i analitzar-los per obtenir informació útil que pugui ajudar a prendre la decisió correcta.
La informació extreta s'utilitza per a l'avaluació del risc de crèdit, anuncis orientats i segmentació de clients.
Spark hi juga un paper important Detecció de frau i molt utilitzat en tasques d'aprenentatge automàtic.
3. Sanitat
Apache Spark s'utilitza per analitzar els registres del pacient juntament amb les dades dels informes mèdics anteriors per identificar quin pacient és probable que s'enfronti a problemes de salut després de ser donat d'alta de la clínica.
4. Oficis i comerç electrònic
Els principals llocs web de comerç electrònic com Flipkart, Amazon, etc., utilitzen Apache Spark per a la publicitat dirigida. Els altres llocs web com ara Ali Babà ofereix ofertes específiques, millora l'experiència del client i optimitza el rendiment general.
5. Indústria turística
La indústria turística utilitza àmpliament Apache Spark per oferir consells a milions de viatgers comparant centenars de llocs web de turisme.
En aquest tutorial, hem après la introducció de PySpark, aprendrem més sobre PySpark al tutorial posterior.
Requisits previs
Abans d'aprendre PySpark, heu de tenir una idea bàsica d'un llenguatge de programació i un marc. Serà molt beneficiós si teniu un bon coneixement d'Apache Spark, Hadoop, llenguatge de programació Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) i Python.
Públic
El nostre tutorial de PySpark està dissenyat per ajudar a principiants i professionals.
Problemes
Us assegurem que no trobareu cap problema amb aquest tutorial de PySpark. Tanmateix, si hi ha algun error, si us plau, publiqueu el problema al formulari de contacte.