PySpark tutorial giver grundlæggende og avancerede koncepter af Spark. Vores PySpark-tutorial er designet til begyndere og professionelle.
bash elif
PySpark er Python API til at bruge Spark. Spark er et open source, cluster computing-system, som bruges til big data-løsninger. Det er lynhurtig teknologi, der er designet til hurtig beregning.
Vores PySpark tutorial inkluderer alle emner af Spark med PySpark Introduktion, PySpark Installation, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter og så videre.
Hvad er PySpark?
PySpark er et Python API, der understøtter Python med Apache Spark. PySpark giver Py4j bibliotek, ved hjælp af dette bibliotek kan Python nemt integreres med Apache Spark. PySpark spiller en væsentlig rolle, når den skal arbejde med et stort datasæt eller analysere dem. Denne funktion i PySpark gør det til et meget krævende værktøj blandt dataingeniører.
Nøglefunktioner i PySpark
Der er forskellige funktioner i PySpark, som er angivet nedenfor:
PySpark giver realtidsberegning af en stor mængde data, fordi den fokuserer på in-memory-behandling. Det viser den lave latenstid.
PySpark framework er velegnet med forskellige programmeringssprog som f.eks Scala, Java, Python og R. Dens kompatibilitet gør det til de foretrukne rammer til behandling af enorme datasæt.
PySpark framework giver kraftig caching og god diskkonstans.
PySpark giver os mulighed for at opnå en høj databehandlingshastighed, som er omkring 100 gange hurtigere i hukommelsen og 10 gange hurtigere på disken.
Python-programmeringssproget er dynamisk indtastet, hvilket hjælper, når du arbejder med RDD. Vi vil lære mere om RDD ved hjælp af Python i den yderligere tutorial.
Hvad er Apache Spark?
Apache Spark er en open source distribueret cluster-computing framework introduceret af Apache Software Foundation. Det er en generel motor for big data-analyse, -behandling og -beregning. Den er bygget til høj hastighed, brugervenlighed, tilbyder enkelhed, stream-analyse og kører stort set hvor som helst. Det kan analysere data i realtid. Det giver hurtig beregning over big data.
Det hurtig beregning betyder, at det er hurtigere end tidligere tilgange at arbejde med Big Data som f.eks KortReducer. Hovedtræk ved Apache Spark er dens in-memory klynge databehandling, der øger behandlingshastigheden af en applikation.
Det kan bruges til flere ting som at køre distribueret SQL, oprette datapipelines, indlæse data i en database, køre Machine Learning-algoritmer, arbejde med grafer eller datastrømme og mange flere.
Hvorfor PySpark?
En stor mængde data genereres offline og online. Disse data indeholder de skjulte mønstre, ukendte korrektioner, markedstendenser, kundepræferencer og andre nyttige forretningsoplysninger. Det er nødvendigt at udtrække værdifuld information fra rådataene.
Vi har brug for et mere effektivt værktøj til at udføre forskellige typer operationer på big data. Der er forskellige værktøjer til at udføre de mange opgaver på det enorme datasæt, men disse værktøjer er ikke så tiltalende længere. Det er nødvendigt med nogle skalerbare og fleksible værktøjer til at knække big data og få gavn af det.
Forskellen mellem Scala og PySpark
Apache Spark er officielt skrevet i programmeringssproget Scala. Lad os se på den væsentlige forskel mellem Python og Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python er et fortolket, dynamisk programmeringssprog. | Scala er et statisk maskinskrevet sprog. |
| 2. | Python er objektorienteret programmeringssprog. | I Scala skal vi specificere typen af variabel og objekter. |
| 3. | Python er let at lære og bruge. | Scala er lidt svær at lære end Python. |
| 4. | Python er langsommere end Scala, fordi det er et fortolket sprog. | Scala er 10 gange hurtigere end Python. |
| 5. | Python er et Open-Source sprog og har et stort fællesskab for at gøre det bedre. | Scala har også et fremragende fællesskab, men mindre end Python. |
| 6. | Python indeholder et stort antal biblioteker og det perfekte værktøj til datavidenskab og maskinlæring. | Scala har ikke noget sådant værktøj. |
Et af de mest fantastiske værktøjer, der hjælper med at håndtere big data er Apache Spark. Som vi ved, er Python et af de mest udbredte programmeringssprog blandt dataforskere, dataanalytikere og på forskellige områder. På grund af dens enkelhed og interaktive grænseflade, har dataforskerne tillid til at udføre dataanalyse, maskinlæring og mange flere opgaver på big data ved hjælp af Python.
Så kombinationen af Python og Spark ville være den meget effektive for verden af big data. Derfor kom Apache Spark Community med et værktøj kaldet PySpark det er en Python API til Apache Spark.
Virkelig brug af PySpark
Data er en væsentlig ting for enhver branche. De fleste af industrierne arbejder på big data og hyrer analytikere til at udtrække nyttig information fra rådataene. Lad os se på virkningen af PySpark på flere industrier.
1. Underholdningsindustrien
Underholdningsindustrien er en af de største sektorer, der vokser mod online streaming. Den populære online underholdningsplatform Netflix bruger Apache-gnisten til realtidsbehandling til personlige onlinefilm eller webserier til sine kunder. Den behandler ca. 450 milliarder hændelser om dagen, der streames på server-side applikation.
2. Kommerciel sektor
Den kommercielle sektor bruger også Apache Sparks realtidsbehandlingssystem. Banker og andre finansielle områder bruger Spark til at hente kundens profil på sociale medier og analysere for at få brugbar indsigt, som kan hjælpe med at træffe den rigtige beslutning.
De udtrukne oplysninger bruges til kreditrisikovurdering, målrettede annoncer og kundesegmentering.
Spark spiller en væsentlig rolle i Opdagelse af svindel og meget brugt i maskinlæringsopgaver.
3. Sundhedsvæsen
Apache Spark bruges til at analysere patientjournalerne sammen med de tidligere medicinske rapporters data for at identificere, hvilken patient der sandsynligvis vil blive udsat for helbredsproblemer efter at være blevet udskrevet fra klinikken.
4. Handel og e-handel
bash while loop
De førende e-handelswebsteder som Flipkart, Amazon osv. bruger Apache Spark til målrettet annoncering. De andre hjemmesider som f.eks Ali Baba giver målrettede tilbud, forbedret kundeoplevelse og optimerer den samlede ydeevne.
5. Turismeindustrien
Turismeindustrien bruger i vid udstrækning Apache Spark til at rådgive millioner af rejsende ved at sammenligne hundredvis af turistwebsteder.
I denne tutorial har vi lært om PySpark-introduktionen, vi vil lære mere om PySpark i den videre tutorial.
Forudsætninger
Før du lærer PySpark, skal du have en grundlæggende idé om et programmeringssprog og en ramme. Det vil være meget fordelagtigt, hvis du har et godt kendskab til Apache Spark, Hadoop, Scala programmeringssprog, Hadoop Distribution File System (HDFS) og Python.
Publikum
Vores PySpark-tutorial er designet til at hjælpe begyndere og professionelle.
Problemer
Vi forsikrer dig om, at du ikke vil finde noget problem med denne PySpark-tutorial. Men hvis der er en fejl, bedes du skrive problemet i kontaktformularen.