Výukový program PySpark poskytuje základní a pokročilé koncepty Sparku. Náš výukový program PySpark je určen pro začátečníky i profesionály.
java řetězec pole
PySpark je Python API pro použití Spark. Spark je open-source, clusterový výpočetní systém, který se používá pro řešení velkých dat. Jedná se o bleskově rychlou technologii, která je určena pro rychlé výpočty.
Náš PySpark tutoriál obsahuje všechna témata Spark s PySpark Úvod, PySpark Instalace, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter a tak dále.
Co je PySpark?
PySpark je Python API pro podporu Pythonu s Apache Spark. PySpark poskytuje knihovna Py4j, s pomocí této knihovny lze Python snadno integrovat s Apache Spark. PySpark hraje zásadní roli, když potřebuje pracovat s rozsáhlou datovou sadou nebo je analyzovat. Tato funkce PySpark z něj dělá velmi náročný nástroj mezi datovými inženýry.
Klíčové vlastnosti PySpark
PySpark má různé funkce, které jsou uvedeny níže:
PySpark poskytuje výpočet velkého množství dat v reálném čase, protože se zaměřuje na zpracování v paměti. Ukazuje nízkou latenci.
Rámec PySpark je vhodný pro různé programovací jazyky, např Scala, Java, Python a R. Jeho kompatibilita z něj činí preferované rámce pro zpracování velkých datových sad.
Rámec PySpark poskytuje výkonné ukládání do mezipaměti a dobrou stálost disku.
PySpark nám umožňuje dosáhnout vysoké rychlosti zpracování dat, která je asi 100x rychlejší v paměti a 10x rychlejší na disku.
Programovací jazyk Python je dynamicky typován, což pomáhá při práci s RDD. Více o RDD pomocí Pythonu se dozvíme v dalším tutoriálu.
Co je Apache Spark?
Apache Spark je open-source distribuovaný cluster-computing framework představila Apache Software Foundation. Je to obecný motor pro analýzu, zpracování a výpočty velkých dat. Je postaven pro vysokou rychlost, snadné použití, nabízí jednoduchost, analýzu streamů a běží prakticky kdekoli. Dokáže analyzovat data v reálném čase. Poskytuje rychlý výpočet přes velká data.
The rychle výpočet znamená, že je rychlejší než předchozí přístupy k práci s velkými daty, jako je např MapReduce. Hlavním rysem Apache Spark je jeho in-memory cluster výpočetní techniky, které zvyšují rychlost zpracování aplikace.
Může být použit pro mnoho věcí, jako je spouštění distribuovaného SQL, vytváření datových kanálů, přijímání dat do databáze, spouštění algoritmů strojového učení, práce s grafy nebo datovými toky a mnoho dalších.
Proč PySpark?
Velké množství dat se generuje offline i online. Tato data obsahují skryté vzorce, neznámé opravy, trendy na trhu, preference zákazníků a další užitečné obchodní informace. Z nezpracovaných dat je nutné vytěžit cenné informace.
Požadujeme efektivnější nástroj pro provádění různých typů operací s velkými daty. Existují různé nástroje k provádění různých úkolů na obrovském datovém souboru, ale tyto nástroje již nejsou tak atraktivní. K prolomení velkých dat a získání výhod z nich jsou potřeba nějaké škálovatelné a flexibilní nástroje.
Rozdíl mezi Scala a PySpark
Apache Spark je oficiálně napsán v programovacím jazyce Scala. Pojďme se podívat na zásadní rozdíl mezi Pythonem a Scalou.
| Sr. | Krajta | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python je interpretovaný dynamický programovací jazyk. | Scala je staticky typovaný jazyk. |
| 2. | Python je objektově orientovaný programovací jazyk. | Ve Scale musíme specifikovat typ proměnné a objektů. |
| 3. | Python se snadno učí a používá. | Scala je o něco obtížnější se naučit než Python. |
| 4. | Python je pomalejší než Scala, protože je to interpretovaný jazyk. | Scala je 10krát rychlejší než Python. |
| 5. | Python je jazyk s otevřeným zdrojovým kódem a má obrovskou komunitu, která jej vylepšuje. | Scala má také vynikající komunitu, ale menší než Python. |
| 6. | Python obsahuje obrovské množství knihoven a dokonalý nástroj pro datovou vědu a strojové učení. | Scala žádný takový nástroj nemá. |
Jedním z nejúžasnějších nástrojů, který pomáhá zpracovávat velká data, je Apache Spark. Jak víme, Python je jedním z nejrozšířenějších programovacích jazyků mezi datovými vědci, datovými analytiky a v různých oblastech. Díky své jednoduchosti a interaktivnímu rozhraní mu vědci důvěřují při provádění analýzy dat, strojového učení a mnoha dalších úkolů na velkých datech pomocí Pythonu.
Takže kombinace Pythonu a Sparku by byla velmi efektivní pro svět velkých dat. Proto Apache Spark Community přišla s nástrojem zvaným PySpark to je Python API pro Apache Spark.
Využití PySpark v reálném životě
Data jsou nezbytnou věcí pro každé odvětví. Většina průmyslových odvětví pracuje na velkých datech a najímá analytiky, aby z nezpracovaných dat extrahovali užitečné informace. Pojďme se podívat na dopad PySpark na několik odvětví.
1. Zábavní průmysl
Zábavní průmysl je jedním z největších odvětví, které roste směrem k online streamování. Populární online zábavní platforma Netflix používá jiskra Apache pro zpracování v reálném čase pro personalizované online filmy nebo webové seriály pro své zákazníky. Zpracovává cca. 450 miliard událostí denně, které jsou streamovány v aplikacích na straně serveru.
2. Komerční sektor
Komerční sektor také využívá systém zpracování v reálném čase Apache Spark. Banky a další finanční oblasti používají Spark k načtení profilu zákazníka na sociálních sítích a analýze, aby získaly užitečné informace, které mohou pomoci učinit správné rozhodnutí.
Získané informace se používají pro hodnocení úvěrového rizika, cílené reklamy a segmentaci zákazníků.
Jiskra hraje významnou roli Detekce podvodů a široce používané v úlohách strojového učení.
3. Zdravotnictví
Apache Spark se používá k analýze záznamů pacientů spolu s údaji z předchozích lékařských zpráv, aby se zjistilo, u kterého pacienta je pravděpodobné, že bude mít zdravotní problémy po propuštění z kliniky.
4. Živnosti a elektronické obchodování
Přední webové stránky elektronického obchodu jako Flipkart, Amazon atd. používají Apache Spark pro cílenou reklamu. Ostatní webové stránky jako např Ali Baba poskytuje cílené nabídky, lepší zákaznickou zkušenost a optimalizuje celkový výkon.
5. Cestovní ruch
Turistický průmysl široce využívá Apache Spark k poskytování rad milionům cestovatelů porovnáním stovek turistických webových stránek.
V tomto tutoriálu jsme se dozvěděli o úvodu PySpark, více se o PySparku dozvíme v dalším tutoriálu.
Předpoklady
Než se naučíte PySpark, musíte mít základní představu o programovacím jazyce a frameworku. Bude velmi přínosné, pokud máte dobré znalosti Apache Spark, Hadoop, programovací jazyk Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) a Python.
Publikum
Náš výukový program PySpark je navržen tak, aby pomohl začátečníkům i profesionálům.
název speciálních znaků
Problémy
Ujišťujeme vás, že s tímto tutoriálem PySpark nenajdete žádný problém. Pokud však dojde k nějaké chybě, uveďte problém v kontaktním formuláři.