Das PySpark-Tutorial bietet grundlegende und fortgeschrittene Konzepte von Spark. Unser PySpark-Tutorial richtet sich an Anfänger und Profis.
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PySpark ist die Python-API zur Verwendung von Spark. Spark ist ein Open-Source-Cluster-Computing-System, das für Big-Data-Lösungen verwendet wird. Es handelt sich um eine blitzschnelle Technologie, die für schnelle Berechnungen ausgelegt ist.
Unser PySpark-Tutorial umfasst alle Themen zu Spark mit PySpark-Einführung, PySpark-Installation, PySpark-Architektur, PySpark-Datenrahmen, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark-Filter und so weiter.
Was ist PySpark?
PySpark ist eine Python-API zur Unterstützung von Python mit Apache Spark. PySpark bietet Py4j-Bibliothek, Mit Hilfe dieser Bibliothek kann Python problemlos in Apache Spark integriert werden. PySpark spielt eine wesentliche Rolle, wenn es mit großen Datensätzen arbeiten oder diese analysieren muss. Diese Funktion von PySpark macht es zu einem sehr anspruchsvollen Werkzeug für Dateningenieure.
Hauptmerkmale von PySpark
Es gibt verschiedene Funktionen von PySpark, die im Folgenden aufgeführt sind:
PySpark bietet Echtzeitberechnungen für große Datenmengen, da der Schwerpunkt auf der In-Memory-Verarbeitung liegt. Es zeigt die geringe Latenz.
Das PySpark-Framework eignet sich für verschiedene Programmiersprachen wie Scala, Java, Python und R. Aufgrund seiner Kompatibilität ist es das bevorzugte Framework für die Verarbeitung großer Datenmengen.
Das PySpark-Framework bietet leistungsstarkes Caching und eine gute Festplattenkonstanz.
Mit PySpark können wir eine hohe Datenverarbeitungsgeschwindigkeit erreichen, die im Speicher etwa 100-mal schneller und auf der Festplatte etwa 10-mal schneller ist.
Die Programmiersprache Python ist dynamisch typisiert, was bei der Arbeit mit RDD hilfreich ist. Im weiteren Tutorial erfahren Sie mehr über RDD mit Python.
Was ist Apache Spark?
Apache Spark ist ein Open-Source-Framework für verteiltes Cluster-Computing eingeführt von der Apache Software Foundation. Es handelt sich um eine allgemeine Engine für die Analyse, Verarbeitung und Berechnung großer Datenmengen. Es ist auf hohe Geschwindigkeit und Benutzerfreundlichkeit ausgelegt, bietet Einfachheit, Stream-Analyse und kann praktisch überall ausgeführt werden. Es kann Daten in Echtzeit analysieren. Es ermöglicht eine schnelle Berechnung großer Datenmengen.
Der schnell Die Berechnung bedeutet, dass sie schneller ist als frühere Ansätze zur Arbeit mit Big Data, z Karte verkleinern. Das Hauptmerkmal von Apache Spark ist In-Memory-Cluster Computing, das die Verarbeitungsgeschwindigkeit einer Anwendung erhöht.
Es kann für verschiedene Zwecke verwendet werden, z. B. zum Ausführen von verteiltem SQL, zum Erstellen von Datenpipelines, zum Einlesen von Daten in eine Datenbank, zum Ausführen von Algorithmen für maschinelles Lernen, zum Arbeiten mit Diagrammen oder Datenströmen und vielem mehr.
Warum PySpark?
Eine große Menge an Daten wird offline und online generiert. Diese Daten enthalten verborgene Muster, unbekannte Korrekturen, Markttrends, Kundenpräferenzen und andere nützliche Geschäftsinformationen. Es gilt, aus den Rohdaten wertvolle Informationen zu extrahieren.
Wir benötigen ein effizienteres Tool, um verschiedene Arten von Operationen mit großen Datenmengen durchzuführen. Es gibt verschiedene Tools, um die vielfältigen Aufgaben an dem riesigen Datensatz auszuführen, aber diese Tools sind nicht mehr so attraktiv. Um große Datenmengen zu knacken und daraus Nutzen zu ziehen, sind einige skalierbare und flexible Tools erforderlich.
Unterschied zwischen Scala und PySpark
Apache Spark ist offiziell in der Programmiersprache Scala geschrieben. Werfen wir einen Blick auf den wesentlichen Unterschied zwischen Python und Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python ist eine interpretierte, dynamische Programmiersprache. | Scala ist eine statisch typisierte Sprache. |
| 2. | Python ist eine objektorientierte Programmiersprache. | In Scala müssen wir den Typ der Variablen und Objekte angeben. |
| 3. | Python ist einfach zu erlernen und zu verwenden. | Scala ist etwas schwieriger zu erlernen als Python. |
| 4. | Python ist langsamer als Scala, da es sich um eine interpretierte Sprache handelt. | Scala ist zehnmal schneller als Python. |
| 5. | Python ist eine Open-Source-Sprache und verfügt über eine riesige Community, die daran arbeitet, sie zu verbessern. | Scala hat auch eine ausgezeichnete Community, aber weniger als Python. |
| 6. | Python enthält eine große Anzahl an Bibliotheken und ist das perfekte Werkzeug für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen. | Scala verfügt über kein solches Tool. |
Eines der erstaunlichsten Tools, das beim Umgang mit Big Data hilft, ist Apache Spark. Wie wir wissen, ist Python eine der am häufigsten verwendeten Programmiersprachen unter Datenwissenschaftlern, Datenanalytikern und in verschiedenen Bereichen. Aufgrund seiner Einfachheit und interaktiven Benutzeroberfläche vertrauen Datenwissenschaftler darauf, Datenanalysen, maschinelles Lernen und viele weitere Aufgaben für Big Data mit Python durchzuführen.
Die Kombination von Python und Spark wäre also die sehr effiziente Lösung für die Welt der Big Data. Aus diesem Grund hat die Apache Spark Community ein Tool namens „ PySpark Das ist eine Python-API für Apache Spark.
Matrix in C-Sprache
Echte Verwendung von PySpark
Daten sind für jede Branche von wesentlicher Bedeutung. Die meisten Branchen arbeiten mit Big Data und stellen Analysten ein, um aus den Rohdaten nützliche Informationen zu extrahieren. Werfen wir einen Blick auf die Auswirkungen von PySpark auf verschiedene Branchen.
1. Unterhaltungsindustrie
Die Unterhaltungsindustrie ist einer der größten Sektoren, der in Richtung Online-Streaming wächst. Die beliebte Online-Unterhaltungsplattform Netflix nutzt den Apache Spark zur Echtzeitverarbeitung, um seinen Kunden personalisierte Online-Filme oder Web-Serien anzubieten. Es verarbeitet ca. 450 Milliarden Ereignisse pro Tag, die über serverseitige Anwendungen gestreamt werden.
2. Kommerzieller Sektor
Auch der kommerzielle Bereich nutzt das Echtzeitverarbeitungssystem von Apache Spark. Banken und andere Finanzbereiche nutzen Spark, um das Social-Media-Profil des Kunden abzurufen und zu analysieren, um nützliche Erkenntnisse zu gewinnen, die dabei helfen können, die richtige Entscheidung zu treffen.
Die extrahierten Informationen werden für die Kreditrisikobewertung, gezielte Werbung und Kundensegmentierung verwendet.
Spark spielt dabei eine wichtige Rolle Entdeckung eines Betruges und wird häufig bei maschinellen Lernaufgaben eingesetzt.
3. Gesundheitswesen
Apache Spark wird verwendet, um die Patientenakten zusammen mit den Daten früherer medizinischer Berichte zu analysieren, um zu ermitteln, welcher Patient nach seiner Entlassung aus der Klinik wahrscheinlich gesundheitliche Probleme haben wird.
4. Handel und E-Commerce
Die führenden E-Commerce-Websites wie Flipkart, Amazon usw. nutzen Apache Spark für gezielte Werbung. Die anderen Websites wie z Ali Baba Bietet gezielte Angebote, ein verbessertes Kundenerlebnis und optimiert die Gesamtleistung.
5. Tourismusbranche
Die Tourismusbranche nutzt Apache Spark häufig, um Millionen von Reisenden Ratschläge zu geben, indem sie Hunderte von Tourismus-Websites vergleicht.
In diesem Tutorial haben wir die PySpark-Einführung kennengelernt, im weiteren Tutorial erfahren wir mehr über PySpark.
Voraussetzungen
Bevor Sie PySpark lernen, müssen Sie eine grundlegende Vorstellung von einer Programmiersprache und einem Framework haben. Es ist von großem Vorteil, wenn Sie über gute Kenntnisse in Apache Spark, Hadoop, der Programmiersprache Scala, dem Hadoop Distribution File System (HDFS) und Python verfügen.
Publikum
Unser PySpark-Tutorial soll Anfängern und Profis helfen.
Probleme
Wir versichern Ihnen, dass Sie mit diesem PySpark-Tutorial keine Probleme finden werden. Sollte sich jedoch ein Fehler einschleichen, posten Sie das Problem bitte im Kontaktformular.