Tutorialul PySpark oferă concepte de bază și avansate despre Spark. Tutorialul nostru PySpark este conceput pentru începători și profesioniști.
prioritatea operatorului java
PySpark este API-ul Python pentru a utiliza Spark. Spark este un sistem de calcul în cluster, open-source, care este utilizat pentru soluții de date mari. Este o tehnologie fulgerătoare care este concepută pentru calcule rapide.
Tutorialul nostru PySpark include toate subiectele despre Spark cu PySpark Introducere, Instalarea PySpark, Arhitectura PySpark, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter și așa mai departe.
Ce este PySpark?
PySpark este un API Python pentru a sprijini Python cu Apache Spark. PySpark oferă biblioteca Py4j, cu ajutorul acestei biblioteci, Python poate fi ușor integrat cu Apache Spark. PySpark joacă un rol esențial atunci când trebuie să lucreze cu un set de date vast sau să le analizeze. Această caracteristică a PySpark îl face un instrument foarte solicitant în rândul inginerilor de date.
Caracteristicile cheie ale PySpark
Există diverse caracteristici ale PySpark, care sunt prezentate mai jos:
PySpark oferă calcul în timp real pentru o cantitate mare de date, deoarece se concentrează pe procesarea în memorie. Arată latența scăzută.
Cadrul PySpark este potrivit cu diverse limbaje de programare, cum ar fi Scala, Java, Python și R. Compatibilitatea sa îl face să fie cadrele preferate pentru procesarea seturi de date uriașe.
Cadrul PySpark oferă un cache puternic și o bună constanță a discului.
PySpark ne permite să atingem o viteză mare de procesare a datelor, care este de aproximativ 100 de ori mai rapidă în memorie și de 10 ori mai rapidă pe disc.
Limbajul de programare Python este tipat dinamic, ceea ce ajută atunci când lucrați cu RDD. Vom afla mai multe despre RDD folosind Python în tutorialul suplimentar.
Ce este Apache Spark?
Apache Spark este un cadru de calcul cluster distribuit open-source introdus de Apache Software Foundation. Este un motor general pentru analiza, procesarea și calculul datelor mari. Este construit pentru viteză mare, ușurință în utilizare, oferă simplitate, analiză flux și rulează practic oriunde. Poate analiza datele în timp real. Oferă calcule rapide pentru datele mari.
The rapid calculul înseamnă că este mai rapid decât abordările anterioare de a lucra cu Big Data, cum ar fi MapReduce. Caracteristica principală a Apache Spark este sa cluster în memorie calcul care mărește viteza de procesare a unei aplicații.
Poate fi folosit pentru mai multe lucruri, cum ar fi rularea SQL distribuit, crearea conductelor de date, ingerarea datelor într-o bază de date, rularea algoritmilor de învățare automată, lucrul cu grafice sau fluxuri de date și multe altele.
De ce PySpark?
O cantitate mare de date este generată offline și online. Aceste date conțin modele ascunse, corecție necunoscută, tendințe ale pieței, preferințe ale clienților și alte informații utile de afaceri. Este necesar să se extragă informații valoroase din datele brute.
Avem nevoie de un instrument mai eficient pentru a efectua diferite tipuri de operațiuni asupra datelor mari. Există diverse instrumente pentru a efectua mai multe sarcini pe setul de date uriaș, dar aceste instrumente nu mai sunt atât de atrăgătoare. Este nevoie de niște instrumente scalabile și flexibile pentru a sparge datele mari și a obține beneficii de pe urma acestora.
Diferența dintre Scala și PySpark
Apache Spark este scris oficial în limbajul de programare Scala. Să aruncăm o privire la diferența esențială dintre Python și Scala.
| Sr. | Piton | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python este un limbaj de programare interpretat, dinamic. | Scala este un limbaj tipizat static. |
| 2. | Python este un limbaj de programare orientată pe obiecte. | În Scala, trebuie să specificăm tipul de variabilă și obiecte. |
| 3. | Python este ușor de învățat și de utilizat. | Scala este ușor de învățat decât Python. |
| 4. | Python este mai lent decât Scala, deoarece este un limbaj interpretat. | Scala este de 10 ori mai rapid decât Python. |
| 5. | Python este un limbaj Open-Source și are o comunitate imensă pentru a-l îmbunătăți. | Scala are, de asemenea, o comunitate excelentă, dar mai mică decât Python. |
| 6. | Python conține un număr mare de biblioteci și instrumentul perfect pentru știința datelor și învățarea automată. | Scala nu are un astfel de instrument. |
Unul dintre cele mai uimitoare instrumente care ajută la gestionarea datelor mari este Apache Spark. După cum suntem familiarizați, Python este unul dintre cele mai utilizate limbaje de programare în rândul cercetătorilor de date, al analizei datelor și în diverse domenii. Datorită simplității și interfeței sale interactive, oamenii de știință de date au încredere că efectuează analize de date, învățare automată și multe alte sarcini pe date mari folosind Python.
Deci, combinația dintre Python și Spark ar fi cea mai eficientă pentru lumea datelor mari. De aceea Apache Spark Community a venit cu un instrument numit PySpark acesta este un API Python pentru Apache Spark.
caracter java la int
Utilizarea în viața reală a PySpark
Datele sunt un lucru esențial pentru fiecare industrie. Majoritatea industriilor lucrează pe date mari și angajează analiști pentru a extrage informații utile din datele brute. Să aruncăm o privire la impactul PySpark asupra mai multor industrii.
1. Industria divertismentului
Industria divertismentului este unul dintre cele mai mari sectoare care crește spre streaming online. Populara platformă de divertisment online Netflix folosește scânteia Apache pentru procesarea în timp real a filmelor online sau a serialelor web personalizate pentru clienții săi. Prelucrează cca. 450 de miliarde de evenimente pe zi care sunt transmise în flux pe aplicația de pe server.
2. Sectorul Comercial
Sectorul comercial folosește și sistemul de procesare în timp real al Apache Spark. Băncile și alte domenii financiare folosesc Spark pentru a prelua profilul de social media al clientului și a analiza pentru a obține informații utile care pot ajuta la luarea deciziei corecte.
Informațiile extrase sunt utilizate pentru evaluarea riscului de credit, anunțurile direcționate și segmentarea clienților.
Spark joacă un rol semnificativ în Detectarea fraudelor și utilizat pe scară largă în sarcinile de învățare automată.
3. Asistență medicală
Apache Spark este folosit pentru a analiza înregistrările pacientului împreună cu datele din rapoartele medicale anterioare pentru a identifica ce pacient este probabil să se confrunte cu probleme de sănătate după ce a fost externat din clinică.
4. Comerțuri și comerț electronic
Cele mai importante site-uri de comerț electronic, cum ar fi Flipkart, Amazon etc., folosesc Apache Spark pentru publicitate direcționată. Celelalte site-uri web precum Ali Baba oferă oferte specifice, experiență îmbunătățită a clienților și optimizează performanța generală.
5. Industria turismului
Industria turismului folosește pe scară largă Apache Spark pentru a oferi sfaturi milioanelor de călători comparând sute de site-uri web de turism.
În acest tutorial, am aflat despre introducerea PySpark, vom afla mai multe despre PySpark în tutorialul următor.
Cerințe preliminare
Înainte de a învăța PySpark, trebuie să aveți o idee de bază despre un limbaj de programare și un cadru. Va fi foarte benefic dacă aveți cunoștințe bune despre Apache Spark, Hadoop, limbajul de programare Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) și Python.
Public
Tutorialul nostru PySpark este conceput pentru a ajuta începătorii și profesioniștii.
Probleme
Vă asigurăm că nu veți găsi nicio problemă cu acest tutorial PySpark. Cu toate acestea, dacă există vreo greșeală, vă rugăm să postați problema în formularul de contact.