A PySpark oktatóanyaga a Spark alapvető és haladó fogalmait tartalmazza. PySpark oktatóanyagunk kezdőknek és profiknak készült.
pawandeep rajan
A PySpark a Python API a Spark használatához. A Spark egy nyílt forráskódú, fürtalapú számítástechnikai rendszer, amelyet big data megoldásokhoz használnak. Ez egy villámgyors technológia, amelyet a gyors számításokra terveztek.
PySpark oktatóanyagunk tartalmazza a Spark with PySpark Bevezetés, PySpark telepítés, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter és így tovább minden témát.
Mi az a PySpark?
A PySpark egy Python API, amely támogatja a Pythont az Apache Sparkkal. A PySpark biztosít Py4j könyvtár, ennek a könyvtárnak a segítségével a Python könnyen integrálható az Apache Sparkba. A PySpark alapvető szerepet játszik, amikor hatalmas adatkészlettel kell dolgoznia vagy elemeznie kell azokat. A PySpark ezen funkciója nagyon igényes eszközzé teszi az adatmérnökök körében.
A PySpark főbb jellemzői
A PySparknak számos funkciója van, amelyeket alább ismertetünk:
A PySpark valós idejű számítást biztosít nagy mennyiségű adatról, mivel a memórián belüli feldolgozásra összpontosít. Az alacsony késleltetést mutatja.
A PySpark keretrendszer különféle programozási nyelvekkel használható, mint pl Scala, Java, Python és R. Kompatibilitása miatt előnyös keretrendszerré válik hatalmas adatkészletek feldolgozásához.
A PySpark keretrendszer hatékony gyorsítótárazást és jó lemezállandóságot biztosít.
A PySpark lehetővé teszi, hogy nagy adatfeldolgozási sebességet érjünk el, ami körülbelül 100-szor gyorsabb a memóriában és 10-szer gyorsabb a lemezen.
A Python programozási nyelv dinamikusan van beírva, ami segít az RDD-vel való munka során. A Python használatával kapcsolatos RDD-ről a további oktatóanyagban többet megtudhatunk.
Mi az Apache Spark?
Az Apache Spark egy nyílt forráskódú elosztott fürt-számítási keretrendszer az Apache Software Foundation vezette be. Ez egy általános motor nagy adatelemzéshez, -feldolgozáshoz és -számításhoz. Nagy sebességre, könnyű használatra készült, egyszerűséget, adatfolyam-elemzést kínál, és gyakorlatilag bárhol futtatható. Valós időben képes elemezni az adatokat. Gyors számítást biztosít a big data felett.
A gyors A számítás azt jelenti, hogy gyorsabb, mint a korábbi megközelítések a Big Data kezelésében, mint pl MapReduce. Az Apache Spark fő jellemzője az a memórián belüli klaszter számítástechnika, amely növeli egy alkalmazás feldolgozási sebességét.
Számos dologra használható, például elosztott SQL futtatására, adatfolyamatok létrehozására, adatok adatbázisba bevitelére, gépi tanulási algoritmusok futtatására, grafikonokkal vagy adatfolyamokkal való munkavégzésre és még sok másra.
Miért a PySpark?
Nagy mennyiségű adat generálódik offline és online. Ezek az adatok rejtett mintákat, ismeretlen korrekciókat, piaci trendeket, vásárlói preferenciákat és egyéb hasznos üzleti információkat tartalmaznak. A nyers adatokból értékes információkat kell kinyerni.
Hatékonyabb eszközre van szükségünk a nagy adatokon végzett különféle típusú műveletek végrehajtásához. Különféle eszközök állnak rendelkezésre a hatalmas adathalmaz több feladatának végrehajtására, de ezek az eszközök már nem annyira vonzóak. Szükség van néhány méretezhető és rugalmas eszközre a nagy adatok feltöréséhez és az abból származó előnyök kihasználásához.
A Scala és a PySpark közötti különbség
Az Apache Spark hivatalosan a Scala programozási nyelven íródott. Nézzük meg a Python és a Scala közötti lényeges különbséget.
| Sr. | Piton | Scala |
|---|---|---|
| 1. | A Python egy értelmezett, dinamikus programozási nyelv. | A Scala egy statikusan tipizált nyelv. |
| 2. | A Python egy objektumorientált programozási nyelv. | A Scalában meg kell adnunk a változó és az objektumok típusát. |
| 3. | A Python könnyen megtanulható és használható. | A Scalát kissé nehezebb megtanulni, mint a Pythont. |
| 4. | A Python lassabb, mint a Scala, mert egy értelmezett nyelv. | A Scala 10-szer gyorsabb, mint a Python. |
| 5. | A Python egy nyílt forráskódú nyelv, és hatalmas közösséggel rendelkezik, hogy javítsa. | A Scalának is van egy kiváló közössége, de kisebb, mint a Python. |
| 6. | A Python számos könyvtárat tartalmaz, és tökéletes eszköz az adattudományhoz és a gépi tanuláshoz. | A Scalának nincs ilyen eszköze. |
Az egyik legcsodálatosabb eszköz, amely segít a nagy adatok kezelésében Apache Spark. Mint tudjuk, a Python az egyik legszélesebb körben használt programozási nyelv az adatkutatók, az adatelemzések és különböző területeken. Egyszerűsége és interaktív felülete miatt az adattudósok megbíznak benne, hogy Python segítségével adatelemzést, gépi tanulást és még sok más feladatot hajt végre a big data-kon.
Tehát a Python és a Spark kombinációja lenne a leghatékonyabb a big data világában. Ezért az Apache Spark Community kitalált egy eszközt, az úgynevezett PySpark ez egy Python API az Apache Sparkhoz.
A PySpark valós használata
Az adatok minden iparág számára nélkülözhetetlenek. A legtöbb iparág nagy adatokon dolgozik, és elemzőket alkalmaz, hogy hasznos információkat vonjanak ki a nyers adatokból. Nézzük meg a PySpark hatását számos iparágra.
1. Szórakoztatóipar
A szórakoztatóipar az egyik legnagyobb ágazat, amely az online streaming irányába növekszik. A népszerű online szórakoztató platform Netflix az Apache szikrát használja a valós idejű feldolgozáshoz, hogy személyre szabott online filmeket vagy websorozatokat készítsen ügyfelei számára. Feldolgozza kb. Napi 450 milliárd esemény, amelyet a szerveroldali alkalmazások streamelnek.
2. Kereskedelmi szektor
A kereskedelmi szektor is használja az Apache Spark valós idejű feldolgozó rendszerét. A bankok és más pénzügyi területek a Spark segítségével keresik meg az ügyfél közösségimédia-profilját, és elemeznek hasznos információkat, amelyek segíthetnek a helyes döntés meghozatalában.
A kinyert információkat a hitelkockázat felméréséhez, a célzott hirdetésekhez és az ügyfelek szegmentálásához használják fel.
git állapot
A Spark jelentős szerepet játszik Csalások felderítése és széles körben használják a gépi tanulási feladatokban.
3. Egészségügy
Az Apache Spark a betegrekordok és a korábbi orvosi jelentések adatainak elemzésére szolgál, hogy megállapítsa, melyik betegnek lehet egészségügyi problémája a klinikáról való elbocsátást követően.
4. Kereskedelem és e-kereskedelem
A vezető e-kereskedelmi webhelyek, mint például a Flipkart, az Amazon stb., az Apache Sparkot használják a célzott reklámozáshoz. A többi weboldal, mint pl Alibaba célzott ajánlatokat, jobb ügyfélélményt és optimalizálja az általános teljesítményt.
5. Idegenforgalmi ipar
A turisztikai iparág széles körben használja az Apache Sparkot, hogy több száz turisztikai webhely összehasonlításával utazók millióinak adjon tanácsot.
Ebben az oktatóanyagban a PySpark bevezetéséről tanultunk, a PySparkról a további oktatóanyagban fogunk többet megtudni.
Előfeltételek
Mielőtt megtanulná a PySparkot, ismernie kell a programozási nyelvet és a keretrendszert. Nagyon hasznos lehet, ha jól ismeri az Apache Sparkot, a Hadoop-ot, a Scala programozási nyelvet, a Hadoop Distribution File System-et (HDFS) és a Pythont.
Közönség
PySpark oktatóanyagunk a kezdők és a profik számára készült.
Problémák
Biztosítjuk Önt, hogy ezzel a PySpark oktatóanyaggal nem fog problémát találni. Ha azonban bármilyen hiba van, kérjük, írja be a problémát a kapcsolatfelvételi űrlapon.