Výukový program PySpark poskytuje základné a pokročilé koncepty programu Spark. Náš návod PySpark je určený pre začiatočníkov aj profesionálov.
double to string java
PySpark je Python API na používanie Spark. Spark je open-source, klastrový výpočtový systém, ktorý sa používa na riešenie veľkých dát. Ide o bleskovú technológiu, ktorá je navrhnutá pre rýchle výpočty.
Náš PySpark tutoriál obsahuje všetky témy Spark s PySpark Úvod, PySpark Inštalácia, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter a tak ďalej.
Čo je PySpark?
PySpark je Python API na podporu Pythonu s Apache Spark. PySpark poskytuje knižnica Py4j, s pomocou tejto knižnice možno Python jednoducho integrovať s Apache Spark. PySpark hrá zásadnú úlohu, keď potrebuje pracovať s rozsiahlym súborom údajov alebo ich analyzovať. Táto vlastnosť PySpark z neho robí veľmi náročný nástroj medzi dátovými inžiniermi.
Kľúčové vlastnosti PySpark
PySpark má rôzne funkcie, ktoré sú uvedené nižšie:
PySpark poskytuje výpočty veľkého množstva údajov v reálnom čase, pretože sa zameriava na spracovanie v pamäti. Ukazuje nízku latenciu.
Rámec PySpark je vhodný pre rôzne programovacie jazyky, ako napr Scala, Java, Python a R. Jeho kompatibilita z neho robí preferované rámce na spracovanie veľkých súborov údajov.
Rámec PySpark poskytuje výkonné ukladanie do vyrovnávacej pamäte a dobrú stálosť disku.
PySpark nám umožňuje dosiahnuť vysokú rýchlosť spracovania dát, ktorá je približne 100-krát rýchlejšia v pamäti a 10-krát rýchlejšia na disku.
Programovací jazyk Python je dynamicky typovaný, čo pomáha pri práci s RDD. Viac o RDD pomocou Pythonu sa dozvieme v ďalšom tutoriále.
Čo je Apache Spark?
Apache Spark je open-source distribuovaný klastrový výpočtový rámec predstavila Apache Software Foundation. Je to všeobecný nástroj na analýzu, spracovanie a výpočty veľkých dát. Je postavený na vysokú rýchlosť, jednoduché použitie, ponúka jednoduchosť, analýzu streamu a spúšťa sa prakticky kdekoľvek. Dokáže analyzovať dáta v reálnom čase. Poskytuje rýchly výpočet veľkých dát.
The rýchlo výpočet znamená, že je rýchlejší ako predchádzajúce prístupy k práci s veľkými dátami ako napr MapReduce. Hlavnou črtou Apache Spark je jeho klaster v pamäti výpočtovej techniky, ktorá zvyšuje rýchlosť spracovania aplikácie.
Dá sa použiť na viacero vecí, ako je spúšťanie distribuovaného SQL, vytváranie dátových kanálov, prijímanie údajov do databázy, spúšťanie algoritmov strojového učenia, práca s grafmi alebo dátovými tokmi a mnoho ďalších.
Prečo PySpark?
Veľké množstvo údajov sa generuje offline a online. Tieto údaje obsahujú skryté vzory, neznáme opravy, trendy na trhu, preferencie zákazníkov a ďalšie užitočné obchodné informácie. Z nespracovaných údajov je potrebné získať cenné informácie.
Na vykonávanie rôznych typov operácií s veľkými dátami potrebujeme efektívnejší nástroj. Existujú rôzne nástroje na vykonávanie viacerých úloh na obrovskom súbore údajov, ale tieto nástroje už nie sú také príťažlivé. Na prelomenie veľkých dát a získanie výhod z nich sú potrebné nejaké škálovateľné a flexibilné nástroje.
Rozdiel medzi Scala a PySpark
Apache Spark je oficiálne napísaný v programovacom jazyku Scala. Poďme sa pozrieť na podstatný rozdiel medzi Pythonom a Scalou.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python je interpretovaný dynamický programovací jazyk. | Scala je staticky typizovaný jazyk. |
| 2. | Python je objektovo orientovaný programovací jazyk. | V Scale musíme špecifikovať typ premennej a objektov. |
| 3. | Python sa ľahko učí a používa. | Scala je o niečo ťažšie sa naučiť ako Python. |
| 4. | Python je pomalší ako Scala, pretože ide o interpretovaný jazyk. | Scala je 10-krát rýchlejšia ako Python. |
| 5. | Python je jazyk s otvoreným zdrojom a má obrovskú komunitu, ktorá ho vylepšuje. | Scala má tiež vynikajúcu komunitu, ale menšiu ako Python. |
| 6. | Python obsahuje obrovské množstvo knižníc a dokonalý nástroj pre vedu o údajoch a strojové učenie. | Scala takýto nástroj nemá. |
Jedným z najúžasnejších nástrojov, ktorý pomáha spracovávať veľké dáta, je Apache Spark. Ako vieme, Python je jedným z najpoužívanejších programovacích jazykov medzi vedcami údajov, analytikmi údajov a v rôznych oblastiach. Vďaka svojej jednoduchosti a interaktívnemu rozhraniu mu dátoví vedci dôverujú pri vykonávaní analýzy údajov, strojového učenia a mnohých ďalších úloh na veľkých údajoch pomocou Pythonu.
Takže kombinácia Pythonu a Sparku by bola veľmi efektívna pre svet veľkých dát. Preto Apache Spark Community prišla s nástrojom s názvom PySpark to je Python API pre Apache Spark.
Využitie PySpark v reálnom živote
Dáta sú základom každého odvetvia. Väčšina priemyselných odvetví pracuje na veľkých dátach a najíma si analytikov, aby získali užitočné informácie z nespracovaných dát. Poďme sa pozrieť na vplyv PySparku na viaceré odvetvia.
1. Zábavný priemysel
Zábavný priemysel je jedným z najväčších sektorov, ktorý rastie smerom k online streamovaniu. Populárna online zábavná platforma Netflix používa Apache spark na spracovanie v reálnom čase na prispôsobenie online filmov alebo webových seriálov svojim zákazníkom. Spracováva cca. 450 miliárd udalostí denne, ktoré sú streamované v aplikácii na strane servera.
2. Obchodný sektor
Komerčný sektor tiež používa systém spracovania v reálnom čase Apache Spark. Banky a ďalšie finančné oblasti používajú Spark na získanie profilu zákazníka na sociálnych sieťach a analýzu, aby získali užitočné informácie, ktoré môžu pomôcť urobiť správne rozhodnutie.
Získané informácie sa používajú na hodnotenie úverového rizika, cielené reklamy a segmentáciu zákazníkov.
Iskra hrá významnú úlohu Odhaľovanie podvodov a široko používané v úlohách strojového učenia.
3. Zdravotníctvo
Apache Spark sa používa na analýzu záznamov o pacientoch spolu s údajmi z predchádzajúcich lekárskych správ, aby sa zistilo, ktorý pacient bude pravdepodobne čeliť zdravotným problémom po prepustení z kliniky.
4. Živnosti a elektronický obchod
Popredné webové stránky elektronického obchodu ako Flipkart, Amazon atď. používajú Apache Spark na cielenú reklamu. Ostatné webové stránky ako napr Ali Baba poskytuje cielené ponuky, vylepšenú zákaznícku skúsenosť a optimalizuje celkový výkon.
5. Cestovný ruch
java boolean na reťazec
Turistický priemysel vo veľkej miere využíva Apache Spark na poskytovanie poradenstva miliónom cestovateľov porovnaním stoviek turistických webových stránok.
V tomto návode sme sa dozvedeli o úvode PySpark, viac sa o PySpark dozvieme v ďalšom návode.
Predpoklady
Predtým, ako sa naučíte PySpark, musíte mať základnú predstavu o programovacom jazyku a frameworku. Bude veľmi prospešné, ak máte dobré znalosti Apache Spark, Hadoop, programovací jazyk Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) a Python.
publikum
Náš návod PySpark je navrhnutý tak, aby pomohol začiatočníkom aj profesionálom.
Problémy
Uisťujeme vás, že s týmto tutoriálom PySpark nenájdete žiadny problém. Ak sa však vyskytne nejaká chyba, uveďte problém v kontaktnom formulári.