Vodič za PySpark pruža osnovne i napredne koncepte Spark-a. Naš vodič za PySpark dizajniran je za početnike i profesionalce.
c++ par
PySpark je Python API za korištenje Sparka. Spark je open-source, cluster računalni sustav koji se koristi za big data rješenja. To je munjevita tehnologija koja je dizajnirana za brzo računanje.
Naš vodič za PySpark uključuje sve teme o Sparku s uvodom u PySpark, instalaciji PySparka, arhitekturi PySparka, PySpark Dataframeu, PySpark Mlibu, PySpark RDD, PySpark filtru i tako dalje.
Što je PySpark?
PySpark je Python API za podršku Pythona s Apache Sparkom. PySpark pruža biblioteka Py4j, uz pomoć ove biblioteke, Python se može jednostavno integrirati s Apache Sparkom. PySpark igra ključnu ulogu kada treba raditi s golemim skupom podataka ili ih analizirati. Ova značajka PySparka čini ga vrlo zahtjevnim alatom među podatkovnim inženjerima.
Ključne značajke PySpark-a
Postoje različite značajke PySpark-a koje su navedene u nastavku:
PySpark pruža računanje u stvarnom vremenu na velikoj količini podataka jer se fokusira na obradu u memoriji. Pokazuje nisku latenciju.
PySpark okvir je prilagođen raznim programskim jezicima kao što su Scala, Java, Python i R. Njegova kompatibilnost čini ga preferiranim okvirom za obradu velikih skupova podataka.
PySpark framework pruža snažno predmemoriranje i dobru postojanost diska.
PySpark nam omogućuje postizanje velike brzine obrade podataka, koja je oko 100 puta brža u memoriji i 10 puta brža na disku.
Programski jezik Python dinamički se tipka, što pomaže pri radu s RDD-om. Naučit ćemo više o RDD-u pomoću Pythona u daljnjem vodiču.
Što je Apache Spark?
Apache Spark je open-source distribuirani cluster-computing framework predstavila Apache Software Foundation. To je opći mehanizam za analizu, obradu i računanje velikih količina podataka. Izgrađen je za veliku brzinu, jednostavnost korištenja, nudi jednostavnost, analizu streama i rad gotovo svugdje. Može analizirati podatke u stvarnom vremenu. Omogućuje brzo računanje preko velikih podataka.
The brzo računanje znači da je brži od prijašnjih pristupa radu s velikim podacima kao što je MapReduce. Glavna značajka Apache Spark je njegova klaster u memoriji računalstvo koje povećava brzinu obrade aplikacije.
Može se koristiti za više stvari poput pokretanja distribuiranog SQL-a, stvaranja cjevovoda podataka, unosa podataka u bazu podataka, pokretanja algoritama strojnog učenja, rada s grafikonima ili tokova podataka i još mnogo toga.
Zašto PySpark?
Velika količina podataka generira se offline i online. Ovi podaci sadrže skrivene uzorke, nepoznate ispravke, tržišne trendove, preferencije kupaca i druge korisne poslovne informacije. Potrebno je izvući vrijedne informacije iz sirovih podataka.
Potreban nam je učinkovitiji alat za izvođenje različitih vrsta operacija na velikim podacima. Postoje različiti alati za obavljanje višestrukih zadataka na ogromnom skupu podataka, ali ti alati više nisu tako privlačni. Potrebni su neki skalabilni i fleksibilni alati za probijanje velikih podataka i izvlačenje koristi od njih.
Razlika između Scale i PySpark-a
Apache Spark službeno je napisan u programskom jeziku Scala. Pogledajmo bitnu razliku između Pythona i Scale.
| Sr. | Piton | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python je interpretirani, dinamički programski jezik. | Scala je statički tipiziran jezik. |
| 2. | Python je objektno orijentirani programski jezik. | U Scali moramo navesti vrstu varijable i objekata. |
| 3. | Python je jednostavan za naučiti i koristiti. | Scala je nešto teža za naučiti od Pythona. |
| 4. | Python je sporiji od Scale jer je interpretirani jezik. | Scala je 10 puta brža od Pythona. |
| 5. | Python je jezik otvorenog koda i ima veliku zajednicu koja ga čini boljim. | Scala također ima izvrsnu zajednicu, ali manju od Pythona. |
| 6. | Python sadrži velik broj biblioteka i savršen alat za znanost o podacima i strojno učenje. | Scala nema takav alat. |
Jedan od najčudesnijih alata koji pomaže pri rukovanju velikim podacima je Apache Spark. Kao što znamo da je Python jedan od najčešće korištenih programskih jezika među znanstvenicima za podatke, analitikom podataka i u raznim područjima. Zbog njegove jednostavnosti i interaktivnog sučelja, znanstvenici koji se bave podacima vjeruju mu da će izvršiti analizu podataka, strojno učenje i mnoge druge zadatke na velikim podacima pomoću Pythona.
Dakle, kombinacija Pythona i Sparka bila bi vrlo učinkovita za svijet velikih podataka. Zato je zajednica Apache Spark osmislila alat tzv PySpark to je Python API za Apache Spark.
Korištenje PySparka u stvarnom životu
Podaci su bitna stvar za svaku industriju. Većina industrija radi na velikim podacima i angažira analitičare da izvuku korisne informacije iz neobrađenih podataka. Pogledajmo utjecaj PySpark-a na nekoliko industrija.
1. Industrija zabave
Industrija zabave jedan je od najvećih sektora koji raste prema online streamingu. Popularna platforma za online zabavu Netflix koristi Apache spark za obradu u stvarnom vremenu za personalizirane online filmove ili web serije svojim klijentima. Obrađuje cca. 450 milijardi događaja dnevno koji se prenose putem aplikacije na strani poslužitelja.
2. Komercijalni sektor
Komercijalni sektor također koristi Apache Spark sustav za obradu u stvarnom vremenu. Banke i druga financijska područja koriste Spark za dohvaćanje korisničkog profila na društvenim mrežama i analizu kako bi dobili korisne uvide koji mogu pomoći u donošenju ispravne odluke.
Izdvojeni podaci koriste se za procjenu kreditnog rizika, ciljane oglase i segmentaciju kupaca.
sortirana tuple python
Spark igra značajnu ulogu u Otkrivanje prijevare i široko se koristi u zadacima strojnog učenja.
3. Zdravstvena njega
Apache Spark koristi se za analizu zapisa pacijenata zajedno s podacima iz prethodnih medicinskih izvješća kako bi se utvrdilo koji će se pacijenti vjerojatno suočiti sa zdravstvenim problemima nakon otpuštanja s klinike.
4. Obrtništvo i E-trgovina
Vodeće web stranice za e-trgovinu poput Flipkarta, Amazona itd. koriste Apache Spark za ciljano oglašavanje. Druge web stranice kao što su Ali Baba pruža ciljane ponude, poboljšano korisničko iskustvo i optimizira ukupnu izvedbu.
5. Turistička industrija
Turistička industrija naširoko koristi Apache Spark za pružanje savjeta milijunima putnika uspoređujući stotine turističkih web stranica.
U ovom vodiču naučili smo o uvodu u PySpark, a saznat ćemo više o PySparku u daljnjem vodiču.
Preduvjeti
Prije učenja PySparka, morate imati osnovnu ideju o programskom jeziku i okviru. Bit će vrlo korisno ako dobro poznajete Apache Spark, Hadoop, Scala programski jezik, Hadoop Distribution File System (HDFS) i Python.
Publika
Naš vodič za PySpark osmišljen je kao pomoć početnicima i profesionalcima.
Problemi
Uvjeravamo vas da nećete pronaći nikakav problem s ovim vodičem za PySpark. Međutim, ako postoji bilo kakva pogreška, objavite problem u obrascu za kontakt.