PySpark 教程

目录

• 什么是 PySpark ？
• PySpark 的关键组件
• PySpark 的目的
• PySpark 的特点
• PySpark 的应用
• 为什么要学习 PySpark ？
• 学习 PySpark 的先决条件
• PySpark 工作和机会
• 关于 PySpark 的常见问题

什么是 PySpark ？

Apache Spark 是用 Scala 编写的强大的开源数据处理引擎 ， 专为大规模数据处理而设计.为了支持 Python 与 Spark ， Apache Spark 社区发布了一个工具 ， PySpark.使用 PySpark ， 您还可以使用 Python 编程语言的 RDD.这是因为一个名为 Py4j 的库 ， 他们能够实现这一点.这是一个介绍性教程 ， 涵盖了数据驱动文档的基础知识 ， 并解释了如何处理其各种组件和子组件

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API 。它允许您使用 Python 与 Spark 的分布式计算框架接口 ， 从而更容易以许多数据科学家和工程师熟悉的语言处理大数据。通过使用 PySpark ， 您可以创建和管理 Spark 作业 ， 并执行复杂的数据转换和分析。

PySpark 的关键组件

以下是 PySpark 的关键组件 ：

• RDD （ 弹性分布式数据集 ） - RDD 是 Spark 中的基本数据结构。它们是可以并行处理的不可变的分布式对象集合。
• DataFrames − DataFrames 类似于 RDD ， 但具有命名列等附加功能 ， 并支持广泛的数据源。它们类似于关系数据库中的表 ， 并为数据操作提供更高级别的抽象。
• Spark SQL − 此模块允许您在 DataFrames 和 RDD 上执行 SQL 查询。它提供了一个名为 DataFrame 的编程抽象 ， 也可以充当分布式 SQL 查询引擎。
• MLlib （ 机器学习库 ） - MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库 ， 提供用于分类 ， 回归 ， 聚类 ， 协作过滤等的各种算法和实用程序。
• Spark 流 - Spark Streaming 支持实时数据处理和流处理 ， 支持实时数据流处理和结果更新。

PySpark 的目的

PySpark 的主要目的是使用 Python 在分布式计算环境中实时处理大规模数据集。 PySpark 提供了一个接口 ， 用于与 Spark 的核心功能进行交互 ， 例如使用 Python 编程语言处理弹性分布式数据集 (RDD) 和 DataFrames 。

PySpark 的特点

PySpark 具有以下特点 ：

• 与 Spark 集成 PySpark 与 Apache Spark 紧密集成 ， 允许使用 Python 编程进行无缝数据处理和分析。
• 实时处理 - 它可以实时处理大规模数据集。
• 易于使用 - PySpark 使用 Python 简单的语法和广泛的库简化了复杂的数据处理任务。
• 交互式 Shell PySpark 提供了一个用于实时数据分析和实验的交互式 shell 。
• 机器学习 它包括 MLlib ， 一个可扩展的机器学习库。
• 数据源 - PySpark 可以从各种来源读取数据 ， 包括 HDFS ， S3 ， HBase 等。
• 分区 - 高效地对数据进行分区 ， 以提高处理速度和效率。

PySpark 的应用

PySpark 广泛用于各种应用 ， 包括 -

• 数据分析 - 分析大型数据集以提取有意义的信息。
• 机器学习 - 实现用于预测分析的机器学习算法。
• 数据流 - 实时处理流数据。
• 数据工程 - 为各种用例管理和转换大数据。

为什么要学习 PySpark ？

学习 PySpark 对于任何对大数据和数据工程感兴趣的人来说都是必不可少的。

• 可扩展性 - 跨分布式系统高效处理大型数据集。
• 性能 高速数据处理和实时分析。
• 灵活性 - PySpark 支持与各种数据源和工具的集成。
• 综合工具集 − 包括用于数据操作、机器学习和图形处理的工具。

学习 PySpark 的先决条件

在继续本教程中给出的各种概念之前 ， 假设读者已经知道什么是编程语言和框架。除此之外 ， 如果读者对 Apache Spark ， Apache Hadoop ， Scala 编程语言 ， Hadoop 分布式文件系统 （ HDFS ） 和 Python 有充分的了解 ， 这将是非常有帮助的。

PySpark 工作和机会

精通 PySpark 开辟了各种职业机会 ， 例如 -

• 数据分析师
• 数据工程师
• Python 开发人员
• PySpark 开发人员
• 数据科学家和更多

关于 PySpark 的常见问题

有一些关于 PySpark 的常见问题 （ FAQ ） ， 本节将简要回答这些问题。

PySpark 用于什么 ？

PySpark 用于在使用 Python 的分布式计算环境中实时处理大规模数据集。它还提供了用于数据分析的交互式 PySpark shell 。

描述将数据读入 PySpark 的不同方法。

PySpark 可以从多个数据源读取数据 ， 包括 CSV 、 Parquet 、文本文件、表和 JSON 。它提供了格式化、 csv () 、加载等方法来促进数据读取。

分区在 PySpark 中的作用是什么 ？

PySpark 中的分区有助于根据分区表达式将大型数据集划分为更小的、可管理的部分 ， 从而提高处理速度和效率。

PySpark 中检查点的目的是什么 ？

PySpark 中的检查点用于截断 DataFrame 的逻辑计划 ， 在迭代算法中特别有用 ， 因为在迭代算法中 ， 计划可能会变得复杂和庞大 ， 从而提高性能。

什么是 PySpark UDF ？

PySpark UDF （ 用户定义函数 ） 允许创建自定义函数以跨多个 DataFrame 应用转换。默认情况下 ， UDF 是确定性的 ， 可以通过消除重复调用来优化查询执行。

PySpark 中的 SparkSession 是什么 ？

SparkSession 是在 PySpark 中使用 DataFrames 和 SQL 的入口点。它支持创建 DataFrames 、将 DataFrames 注册为表、执行 SQL 查询、缓存表以及读取 Parquet 文件。

PySpark 比熊猫快吗 ？

对于大型数据集 ， PySpark 比 pandas 更快 ， 因为它将处理分布在多个节点上。但是 ， 对于适合单个机器内存的较小数据集 ， pandas 效率更高。

PySpark 是否提供机器学习 API ？

是的 ， PySpark 包括 MLlib ， 这是一个全面的机器学习库 ， 为可扩展的模型构建和部署提供各种算法和工具。

什么是 PySpark 中的 RDD ？

RDD 或 Resilient Distributed Datasets 是 PySpark 中的不可变数据结构 ， 允许跨集群进行并行处理。它们具有容错功能 ， 可以从故障中自动恢复 ， 支持多个操作以完成特定任务。

为什么我们使用 PySpark SparkFiles ？

PySpark SparkFiles 允许使用 sc. addFile (SparkContext) 上传文件 ， 并使用 SparkFiles. get 检索工作节点上的文件路径。此功能有助于解析通过 SparkContext. addFile () 添加的文件的路径。

你对 PySpark SparkContext 的理解是什么 ？ 

SparkContext 是 Spark 操作的核心组件。它建立与 Spark 集群的连接 ， 用于创建 RDD 和广播变量。初始化 SparkContext 时 ， 必须指定 master 和应用程序名称。

什么是 PySpark SparkConf ？

SparkConf 用于配置 Spark 应用程序。它将各种 Spark 参数设置为键值对。您通常使用 SparkConf () 创建一个 SparkConf 对象, 该对象还从 Java 系统属性加载值, 直接设置参数的优先级。