Il tutorial su PySpark fornisce concetti di base e avanzati di Spark. Il nostro tutorial PySpark è progettato per principianti e professionisti.
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PySpark è l'API Python per utilizzare Spark. Spark è un sistema di elaborazione cluster open source utilizzato per soluzioni di big data. È una tecnologia velocissima progettata per calcoli veloci.
Il nostro tutorial su PySpark include tutti gli argomenti di Spark con PySpark Introduzione, Installazione PySpark, Architettura PySpark, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter e così via.
Cos'è PySpark?
PySpark è un'API Python per supportare Python con Apache Spark. PySpark fornisce libreria Py4j, con l'aiuto di questa libreria, Python può essere facilmente integrato con Apache Spark. PySpark svolge un ruolo essenziale quando è necessario lavorare con un vasto set di dati o analizzarli. Questa funzionalità di PySpark lo rende uno strumento molto esigente tra gli ingegneri dei dati.
Caratteristiche principali di PySpark
Esistono varie funzionalità di PySpark che sono riportate di seguito:
PySpark fornisce calcoli in tempo reale su una grande quantità di dati perché si concentra sull'elaborazione in memoria. Mostra la bassa latenza.
Il framework PySpark è adatto a vari linguaggi di programmazione come Scala, Java, Python e R. La sua compatibilità lo rende il framework preferibile per l'elaborazione di enormi set di dati.
Il framework PySpark fornisce una potente memorizzazione nella cache e una buona costanza del disco.
PySpark ci consente di raggiungere un'elevata velocità di elaborazione dei dati, circa 100 volte più veloce in memoria e 10 volte più veloce su disco.
Il linguaggio di programmazione Python è tipizzato dinamicamente, il che aiuta quando si lavora con RDD. Impareremo di più su RDD usando Python nell'ulteriore tutorial.
Cos'è Apache Spark?
Apache Spark è un framework di calcolo cluster distribuito open source introdotto dalla Apache Software Foundation. È un motore generale per l'analisi, l'elaborazione e il calcolo dei big data. È costruito per alta velocità, facilità d'uso, offre semplicità, analisi del flusso e funziona praticamente ovunque. Può analizzare i dati in tempo reale. Fornisce calcoli rapidi sui big data.
IL veloce il calcolo significa che è più veloce rispetto agli approcci precedenti per lavorare con Big Data come Riduci mappa. La caratteristica principale di Apache Spark è la sua cluster in memoria elaborazione che migliora la velocità di elaborazione di un'applicazione.
Può essere utilizzato per molteplici attività, come l'esecuzione di SQL distribuito, la creazione di pipeline di dati, l'inserimento di dati in un database, l'esecuzione di algoritmi di machine learning, l'utilizzo di grafici o flussi di dati e molto altro ancora.
Perché PySpark?
Una grande quantità di dati viene generata offline e online. Questi dati contengono modelli nascosti, correzioni sconosciute, tendenze di mercato, preferenze dei clienti e altre informazioni commerciali utili. È necessario estrarre informazioni preziose dai dati grezzi.
Abbiamo bisogno di uno strumento più efficiente per eseguire diversi tipi di operazioni sui big data. Esistono vari strumenti per eseguire molteplici attività sull'enorme set di dati, ma questi strumenti non sono più così attraenti. Sono necessari strumenti scalabili e flessibili per crackare i big data e trarne vantaggio.
Differenza tra Scala e PySpark
Apache Spark è ufficialmente scritto nel linguaggio di programmazione Scala. Diamo un'occhiata alla differenza essenziale tra Python e Scala.
| sr. | Pitone | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python è un linguaggio di programmazione interpretato e dinamico. | Scala è un linguaggio tipizzato staticamente. |
| 2. | Python è un linguaggio di programmazione orientato agli oggetti. | In Scala, dobbiamo specificare il tipo di variabile e di oggetti. |
| 3. | Python è facile da imparare e da usare. | Scala è leggermente più difficile da imparare rispetto a Python. |
| 4. | Python è più lento di Scala perché è un linguaggio interpretato. | Scala è 10 volte più veloce di Python. |
| 5. | Python è un linguaggio Open Source e ha un'enorme comunità per migliorarlo. | Anche Scala ha un'eccellente comunità ma inferiore a Python. |
| 6. | Python contiene un vasto numero di librerie e lo strumento perfetto per la scienza dei dati e l'apprendimento automatico. | Scala non ha uno strumento del genere. |
Uno degli strumenti più sorprendenti che aiutano a gestire i big data è Apache Spark. Come sappiamo, Python è uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati tra i data scientist, l'analisi dei dati e in vari campi. Grazie alla sua semplicità e all'interfaccia interattiva, gli scienziati dei dati si affidano a lui per eseguire analisi dei dati, apprendimento automatico e molte altre attività sui big data utilizzando Python.
Quindi, la combinazione di Python e Spark sarebbe molto efficiente per il mondo dei big data. Ecco perché Apache Spark Community ha creato uno strumento chiamato PySpark questa è un'API Python per Apache Spark.
Utilizzo nella vita reale di PySpark
I dati sono una cosa essenziale per ogni settore. La maggior parte delle industrie lavora sui big data e assume analisti per estrarre informazioni utili dai dati grezzi. Diamo un'occhiata all'impatto di PySpark su diversi settori.
1. Industria dell'intrattenimento
file system in Linux
L’industria dell’intrattenimento è uno dei settori più grandi che sta crescendo verso lo streaming online. La popolare piattaforma di intrattenimento online Netflix utilizza Apache Spark per l'elaborazione in tempo reale di film online o serie web personalizzate per i propri clienti. Elabora ca. 450 miliardi di eventi al giorno trasmessi in streaming sull'applicazione lato server.
2. Settore commerciale
Anche il settore commerciale utilizza il sistema di elaborazione in tempo reale di Apache Spark. Le banche e altri settori finanziari utilizzano Spark per recuperare il profilo dei social media del cliente e analizzarlo per ottenere informazioni utili che possono aiutare a prendere la decisione giusta.
Le informazioni estratte vengono utilizzate per la valutazione del rischio di credito, annunci mirati e segmentazione della clientela.
Spark gioca un ruolo significativo in Intercettazione di una frode e ampiamente utilizzato nelle attività di apprendimento automatico.
3. Sanità
Apache Spark viene utilizzato per analizzare le cartelle cliniche dei pazienti insieme ai dati dei precedenti referti medici per identificare quale paziente potrebbe avere problemi di salute dopo essere stato dimesso dalla clinica.
4. Mestieri e commercio elettronico
I principali siti di e-commerce come Flipkart, Amazon, ecc. utilizzano Apache Spark per pubblicità mirata. Gli altri siti Web come Alì Babà fornisce offerte mirate, una migliore esperienza del cliente e ottimizza le prestazioni complessive.
5. Industria del turismo
L'industria del turismo utilizza ampiamente Apache Spark per fornire consigli a milioni di viaggiatori confrontando centinaia di siti web turistici.
In questo tutorial abbiamo appreso dell'introduzione di PySpark, impareremo di più su PySpark nel tutorial successivo.
Prerequisiti
Prima di imparare PySpark, devi avere un'idea di base di un linguaggio di programmazione e di un framework. Sarà molto utile avere una buona conoscenza di Apache Spark, Hadoop, linguaggio di programmazione Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) e Python.
Pubblico
Il nostro tutorial PySpark è progettato per aiutare principianti e professionisti.
I problemi
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