Підручник PySpark містить базові та розширені концепції Spark. Наш навчальний посібник із PySpark розроблено для початківців і професіоналів.
ітераційна карта java
PySpark — це API Python для використання Spark. Spark — це кластерна обчислювальна система з відкритим кодом, яка використовується для вирішення великих даних. Це блискавична технологія, створена для швидких обчислень.
Наш навчальний посібник із PySpark включає всі теми Spark із вступом до PySpark, інсталяцією PySpark, архітектурою PySpark, фреймом даних PySpark, Mlib PySpark, RDD PySpark, фільтром PySpark тощо.
Що таке PySpark?
PySpark — це API Python для підтримки Python з Apache Spark. PySpark надає бібліотека Py4j, за допомогою цієї бібліотеки Python можна легко інтегрувати з Apache Spark. PySpark відіграє важливу роль, коли йому потрібно працювати з великим набором даних або аналізувати їх. Ця функція PySpark робить його дуже вимогливим інструментом серед інженерів обробки даних.
Ключові особливості PySpark
Існують різні функції PySpark, наведені нижче:
PySpark забезпечує обчислення великої кількості даних у реальному часі, оскільки він зосереджений на обробці в пам’яті. Це показує низьку затримку.
Фреймворк PySpark сумісний з різними мовами програмування, наприклад Scala, Java, Python і R. Його сумісність робить його кращим фреймворком для обробки величезних наборів даних.
Фреймворк PySpark забезпечує потужне кешування та хорошу постійність диска.
PySpark дозволяє нам досягти високої швидкості обробки даних, яка приблизно в 100 разів швидше в пам'яті і в 10 разів швидше на диску.
Мова програмування Python динамічно типізується, що допомагає при роботі з RDD. Ми дізнаємось більше про RDD за допомогою Python у наступному посібнику.
Що таке Apache Spark?
Apache Spark є структура розподілених кластерних обчислень з відкритим кодом представлений Apache Software Foundation. Це загальний механізм для аналізу, обробки та обчислення великих даних. Він створений для високої швидкості, простоти використання, пропонує простоту, аналіз потоку та працює практично будь-де. Він може аналізувати дані в режимі реального часу. Він забезпечує швидке обчислення великих даних.
The швидко обчислення означає, що це швидше, ніж попередні підходи до роботи з великими даними, наприклад MapReduce. Головною особливістю Apache Spark є його кластер в пам'яті обчислення, що підвищує швидкість обробки програми.
Його можна використовувати для багатьох речей, як-от запуск розподіленого SQL, створення конвеєрів даних, введення даних у базу даних, запуск алгоритмів машинного навчання, робота з графіками чи потоками даних тощо.
Чому PySpark?
Велика кількість даних генерується офлайн і онлайн. Ці дані містять приховані закономірності, невідомі корекції, ринкові тенденції, переваги клієнтів та іншу корисну бізнес-інформацію. З необроблених даних необхідно отримати цінну інформацію.
Нам потрібен більш ефективний інструмент для виконання різних типів операцій з великими даними. Існують різні інструменти для виконання багатьох завдань на величезному наборі даних, але ці інструменти вже не такі привабливі. Потрібні масштабовані та гнучкі інструменти, щоб зламати великі дані та отримати від них користь.
Різниця між Scala і PySpark
Apache Spark офіційно написаний на мові програмування Scala. Давайте розглянемо істотну різницю між Python і Scala.
| ст. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python — це інтерпретована динамічна мова програмування. | Scala є статично типізованою мовою. |
| 2. | Python є об'єктно-орієнтованою мовою програмування. | У Scala нам потрібно вказати тип змінної та об’єктів. |
| 3. | Python простий у вивченні та використанні. | Scala трохи складніша для вивчення, ніж Python. |
| 4. | Python повільніший за Scala, оскільки це інтерпретована мова. | Scala в 10 разів швидша за Python. |
| 5. | Python є мовою з відкритим вихідним кодом і має величезну спільноту, щоб покращити її. | Scala також має чудову спільноту, але меншу, ніж Python. |
| 6. | Python містить величезну кількість бібліотек і ідеальний інструмент для обробки даних і машинного навчання. | Scala не має такого інструменту. |
Один із найдивовижніших інструментів, який допомагає обробляти великі дані Apache Spark. Як ми знаємо, Python є однією з найбільш широко використовуваних мов програмування серед науковців, аналітиків даних і в різних сферах. Завдяки простоті та інтерактивному інтерфейсу спеціалісти з обробки даних довіряють йому виконувати аналіз даних, машинне навчання та багато інших завдань із великими даними за допомогою Python.
Отже, поєднання Python і Spark було б дуже ефективним для світу великих даних. Ось чому спільнота Apache Spark запропонувала інструмент під назвою PySpark це API Python для Apache Spark.
Використання PySpark у реальному житті
Дані є важливою річчю для кожної галузі. Більшість галузей працює з великими даними та наймає аналітиків для отримання корисної інформації з необроблених даних. Давайте подивимося на вплив PySpark на кілька галузей.
1. Індустрія розваг
Індустрія розваг є одним із найбільших секторів, який розвивається в напрямку онлайн-трансляції. Популярна платформа онлайн-розваг Netflix використовує Apache spark для обробки в реальному часі персоналізованих онлайн-фільмів або веб-серіалів для своїх клієнтів. Він обробляє бл. 450 мільярдів подій на день, які транслюються на стороні сервера.
2. Комерційний сектор
Комерційний сектор також використовує систему обробки в реальному часі Apache Spark. Банки та інші фінансові сфери використовують Spark для отримання профілю клієнта в соціальних мережах і аналізу, щоб отримати корисну інформацію, яка може допомогти прийняти правильне рішення.
Отримана інформація використовується для оцінки кредитного ризику, цільової реклами та сегментації клієнтів.
Іскра відіграє значну роль у Виявлення шахрайства і широко використовується в завданнях машинного навчання.
3. Охорона здоров'я
Apache Spark використовується для аналізу записів пацієнтів разом із даними попередніх медичних звітів, щоб визначити, який пацієнт, імовірно, зіткнеться зі здоров’ям після виписки з клініки.
4. Торгівля та електронна комерція
Провідні веб-сайти електронної комерції, такі як Flipkart, Amazon тощо, використовують Apache Spark для цільової реклами. Інші веб-сайти, такі як Алі Баба надає цільові пропозиції, покращує взаємодію з клієнтами та оптимізує загальну продуктивність.
5. Індустрія туризму
Індустрія туризму широко використовує Apache Spark для надання порад мільйонам мандрівників шляхом порівняння сотень туристичних веб-сайтів.
У цьому підручнику ми дізналися про вступ до PySpark, ми дізнаємось більше про PySpark у наступному підручнику.
якщо інакше bash
передумови
Перш ніж вивчати PySpark, ви повинні мати базове уявлення про мову програмування та структуру. Буде дуже корисно, якщо ви добре знаєте Apache Spark, Hadoop, мову програмування Scala, файлову систему розповсюдження Hadoop (HDFS) і Python.
Аудиторія
Наш підручник PySpark розроблений, щоб допомогти новачкам і професіоналам.
Проблеми
Ми запевняємо вас, що ви не знайдете жодних проблем із цим підручником PySpark. Однак, якщо є якась помилка, опублікуйте проблему в контактній формі.