„PySpark“ vadovėlyje pateikiamos pagrindinės ir išplėstinės „Spark“ sąvokos. Mūsų PySpark mokymo programa skirta pradedantiesiems ir profesionalams.
masyvas Java metodais
PySpark yra Python API, skirta naudoti Spark. „Spark“ yra atvirojo kodo klasterinė skaičiavimo sistema, naudojama didelių duomenų sprendimui. Tai žaibiška technologija, skirta greitam skaičiavimui.
Mūsų „PySpark“ vadovėlyje yra visos temos „Spark with PySpark“ įvadas, „PySpark“ diegimas, „PySpark“ architektūra, „PySpark Dataframe“, „PySpark Mlib“, „PySpark RDD“, „PySpark“ filtras ir pan.
Kas yra PySpark?
PySpark yra Python API, palaikanti Python su Apache Spark. „PySpark“ teikia Py4j biblioteka, šios bibliotekos pagalba Python galima lengvai integruoti su Apache Spark. „PySpark“ atlieka esminį vaidmenį, kai reikia dirbti su didžiuliu duomenų rinkiniu arba juos analizuoti. Dėl šios „PySpark“ funkcijos jis yra labai reiklus įrankis tarp duomenų inžinierių.
Pagrindinės PySpark savybės
Toliau pateikiamos įvairios PySpark funkcijos:
„PySpark“ teikia didelio duomenų kiekio skaičiavimus realiuoju laiku, nes dėmesys sutelkiamas į apdorojimą atmintyje. Tai rodo mažą delsą.
PySpark sistema tinka įvairioms programavimo kalboms, pvz Scala, Java, Python ir R. Dėl jo suderinamumo jis yra tinkamiausias didžiulių duomenų rinkinių apdorojimo sistemos.
PySpark sistema užtikrina galingą talpyklą ir gerą disko pastovumą.
PySpark leidžia pasiekti didelį duomenų apdorojimo greitį, kuris yra apie 100 kartų greitesnis atmintyje ir 10 kartų greitesnis diske.
Python programavimo kalba įvedama dinamiškai, o tai padeda dirbant su RDD. Daugiau apie RDD naudodami Python sužinosime kitoje pamokoje.
Kas yra Apache Spark?
Apache Spark yra atvirojo kodo paskirstytojo klasterio skaičiavimo sistema pristatė Apache Software Foundation. Tai bendras didelių duomenų analizės, apdorojimo ir skaičiavimo variklis. Jis sukurtas taip, kad būtų didelis greitis, patogus naudoti, siūlo paprastumą, srauto analizę ir veikia praktiškai bet kur. Jis gali analizuoti duomenis realiuoju laiku. Tai suteikia greitą didelių duomenų skaičiavimą.
The greitai skaičiavimas reiškia, kad jis yra greitesnis nei ankstesni metodai dirbant su dideliais duomenimis, pvz MapReduce. Pagrindinis „Apache Spark“ bruožas yra jo atmintyje esantis klasteris kompiuterija, kuri padidina programos apdorojimo greitį.
Jį galima naudoti įvairiems dalykams, pvz., paskirstytam SQL paleidimui, duomenų konvejeriams kurti, duomenų įtraukimui į duomenų bazę, mašininio mokymosi algoritmų vykdymui, grafikų ar duomenų srautų darbui ir daugeliui kitų dalykų.
Kodėl PySpark?
Didelis duomenų kiekis generuojamas neprisijungus ir prisijungus. Šiuose duomenyse yra paslėpti modeliai, nežinomi pataisymai, rinkos tendencijos, klientų pageidavimai ir kita naudinga verslo informacija. Iš neapdorotų duomenų būtina išgauti vertingą informaciją.
Mums reikia efektyvesnio įrankio, kad galėtume atlikti įvairių tipų operacijas su dideliais duomenimis. Yra įvairių įrankių, skirtų daugeliui didžiulio duomenų rinkinio užduočių atlikti, tačiau šie įrankiai nebėra tokie patrauklūs. Norint nulaužti didelius duomenis ir gauti iš jų naudos, reikalingi kai kurie keičiamo dydžio ir lankstūs įrankiai.
Skirtumas tarp „Scala“ ir „PySpark“.
„Apache Spark“ oficialiai parašyta „Scala“ programavimo kalba. Pažvelkime į esminį skirtumą tarp Python ir Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python yra interpretuojama, dinamiška programavimo kalba. | Scala yra statiškai spausdinama kalba. |
| 2. | Python yra objektinio programavimo kalba. | Scala programoje turime nurodyti kintamojo ir objektų tipą. |
| 3. | Python lengva išmokti ir naudoti. | Scala yra šiek tiek sunkiau išmokti nei Python. |
| 4. | Python yra lėtesnis nei Scala, nes tai yra interpretuojama kalba. | Scala yra 10 kartų greitesnė nei Python. |
| 5. | Python yra atvirojo kodo kalba ir turi didžiulę bendruomenę, kuri ją pagerina. | „Scala“ taip pat turi puikią bendruomenę, bet mažesnę nei „Python“. |
| 6. | Python yra daugybė bibliotekų ir puikus įrankis duomenų mokslui ir mašininiam mokymuisi. | „Scala“ tokio įrankio neturi. |
Vienas iš nuostabiausių įrankių, padedančių tvarkyti didelius duomenis, yra Apache Spark. Kaip žinome, Python yra viena plačiausiai naudojamų programavimo kalbų tarp duomenų mokslininkų, duomenų analitikos ir įvairiose srityse. Dėl savo paprastumo ir interaktyvios sąsajos duomenų mokslininkai pasitiki atlikti duomenų analizę, mašininį mokymąsi ir daug kitų užduočių, susijusių su dideliais duomenimis, naudodami Python.
Taigi, Python ir Spark derinys būtų labai efektyvus didelių duomenų pasauliui. Štai kodėl „Apache Spark Community“ sukūrė įrankį, vadinamą PySpark tai yra „Python“ API, skirta „Apache Spark“.
Realus PySpark naudojimas
Duomenys yra esminis dalykas kiekvienai pramonės šakai. Dauguma pramonės šakų dirba su dideliais duomenimis ir samdo analitikus, kad gautų naudingą informaciją iš neapdorotų duomenų. Pažvelkime į PySpark poveikį kelioms pramonės šakoms.
1. Pramogų industrija
Pramogų pramonė yra vienas didžiausių sektorių, kuris auga link transliacijos internetu. Populiari internetinė pramogų platforma Netflix naudoja „Apache“ kibirkštį, kad realiuoju laiku apdorotų savo klientams pritaikytus internetinius filmus ar žiniatinklio serialus. Jis apdoroja maždaug. 450 milijardų įvykių per dieną, kurie srautu perduodami serverio programoje.
2. Komercinis sektorius
Komercinis sektorius taip pat naudoja „Apache Spark“ realaus laiko apdorojimo sistemą. Bankai ir kitos finansų sritys naudoja „Spark“, kad gautų kliento socialinių tinklų profilį ir analizuotų, kad gautų naudingų įžvalgų, kurios gali padėti priimti teisingą sprendimą.
Išgauta informacija naudojama kredito rizikos vertinimui, tiksliniams skelbimams ir klientų segmentavimui.
Spark vaidina svarbų vaidmenį Sukčiavimo aptikimas ir plačiai naudojamas atliekant mašininio mokymosi užduotis.
3. Sveikatos priežiūra
„Apache Spark“ naudojama analizuojant pacientų įrašus kartu su ankstesnių medicininių ataskaitų duomenimis, siekiant nustatyti, kuris pacientas gali susidurti su sveikatos problemomis po išrašymo iš klinikos.
4. Prekyba ir elektroninė prekyba
Pirmaujančios el. prekybos svetainės, tokios kaip „Flipkart“, „Amazon“ ir kt., naudoja „Apache Spark“ tikslinei reklamai. Kitos svetainės, pvz Ali Baba teikia tikslinius pasiūlymus, gerina klientų patirtį ir optimizuoja bendrą našumą.
5. Turizmo pramonė
Turizmo pramonė plačiai naudoja „Apache Spark“, kad teiktų patarimus milijonams keliautojų, lygindama šimtus turizmo svetainių.
Šioje pamokoje sužinojome apie PySpark įvadą, daugiau apie PySpark sužinosime kitoje pamokoje.
Būtinos sąlygos
Prieš mokydamiesi PySpark, turite turėti pagrindinę programavimo kalbos ir sistemos idėją. Tai bus labai naudinga, jei gerai išmanysite „Apache Spark“, „Hadoop“, „Scala“ programavimo kalbą, „Hadoop Distribution File System“ (HDFS) ir „Python“.
Publika
Mūsų PySpark mokymo programa skirta padėti pradedantiesiems ir profesionalams.
knn
Problemos
Užtikriname, kad su šia PySpark pamoka nerasite jokių problemų. Tačiau, jei yra klaida, paskelbkite problemą kontaktinėje formoje.