O tutorial do PySpark fornece conceitos básicos e avançados do Spark. Nosso tutorial PySpark foi desenvolvido para iniciantes e profissionais.
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PySpark é a API Python para usar o Spark. Spark é um sistema de computação em cluster de código aberto usado para soluções de big data. É uma tecnologia extremamente rápida projetada para computação rápida.
Nosso tutorial do PySpark inclui todos os tópicos do Spark com introdução ao PySpark, instalação do PySpark, arquitetura do PySpark, dataframe do PySpark, PySpark Mlib, PySpark RDD, filtro PySpark e assim por diante.
O que é PySpark?
PySpark é uma API Python para oferecer suporte a Python com Apache Spark. PySpark fornece Biblioteca Py4j, com a ajuda desta biblioteca, Python pode ser facilmente integrado ao Apache Spark. O PySpark desempenha um papel essencial quando precisa trabalhar com um vasto conjunto de dados ou analisá-los. Este recurso do PySpark o torna uma ferramenta muito exigente entre os engenheiros de dados.
Principais recursos do PySpark
Existem vários recursos do PySpark que são fornecidos abaixo:
O PySpark fornece computação em tempo real para uma grande quantidade de dados porque se concentra no processamento na memória. Isso mostra a baixa latência.
A estrutura PySpark é adequada para várias linguagens de programação, como Scala, Java, Python e R. Sua compatibilidade torna as estruturas preferíveis para o processamento de grandes conjuntos de dados.
A estrutura PySpark fornece cache poderoso e boa constância de disco.
O PySpark nos permite atingir uma alta velocidade de processamento de dados, cerca de 100 vezes mais rápida na memória e 10 vezes mais rápida no disco.
A linguagem de programação Python é digitada dinamicamente, o que ajuda ao trabalhar com RDD. Aprenderemos mais sobre RDD usando Python no tutorial seguinte.
O que é Apache Spark?
Apache Spark é um estrutura de computação em cluster distribuída de código aberto introduzido pela Apache Software Foundation. É um mecanismo geral para análise, processamento e computação de big data. Ele foi desenvolvido para alta velocidade e facilidade de uso, oferece simplicidade, análise de fluxo e execução virtualmente em qualquer lugar. Ele pode analisar dados em tempo real. Ele fornece computação rápida sobre big data.
O rápido computação significa que é mais rápido do que as abordagens anteriores para trabalhar com Big Data, como MapaReduzir. A principal característica do Apache Spark é sua cluster na memória computação que aumenta a velocidade de processamento de um aplicativo.
Ele pode ser usado para várias coisas, como executar SQL distribuído, criar pipelines de dados, ingerir dados em um banco de dados, executar algoritmos de aprendizado de máquina, trabalhar com gráficos ou fluxos de dados e muito mais.
Por que PySpark?
Uma grande quantidade de dados é gerada offline e online. Esses dados contêm padrões ocultos, correções desconhecidas, tendências de mercado, preferências do cliente e outras informações comerciais úteis. É necessário extrair informações valiosas dos dados brutos.
Precisamos de uma ferramenta mais eficiente para realizar diferentes tipos de operações no big data. Existem várias ferramentas para executar múltiplas tarefas em um enorme conjunto de dados, mas essas ferramentas não são mais tão atraentes. São necessárias algumas ferramentas escaláveis e flexíveis para quebrar big data e obter benefícios com isso.
Diferença entre Scala e PySpark
Apache Spark é oficialmente escrito na linguagem de programação Scala. Vamos dar uma olhada na diferença essencial entre Python e Scala.
| Sr. | Pitão | escala |
|---|---|---|
| 1. | Python é uma linguagem de programação dinâmica e interpretada. | Scala é uma linguagem de tipo estaticamente. |
| 2. | Python é uma linguagem de programação orientada a objetos. | No Scala, precisamos especificar o tipo de variável e objetos. |
| 3. | Python é fácil de aprender e usar. | Scala é um pouco mais difícil de aprender do que Python. |
| 4. | Python é mais lento que Scala porque é uma linguagem interpretada. | Scala é 10 vezes mais rápido que Python. |
| 5. | Python é uma linguagem de código aberto e possui uma enorme comunidade para melhorá-la. | Scala também tem uma comunidade excelente, mas menor que Python. |
| 6. | Python contém um grande número de bibliotecas e é a ferramenta perfeita para ciência de dados e aprendizado de máquina. | Scala não possui essa ferramenta. |
Uma das ferramentas mais incríveis que ajudam a lidar com big data é Apache Spark. Como sabemos, Python é uma das linguagens de programação mais utilizadas entre cientistas de dados, análise de dados e em diversas áreas. Devido à sua simplicidade e interface interativa, o pessoal dos cientistas de dados confia nele para realizar análises de dados, aprendizado de máquina e muitas outras tarefas em big data usando Python.
Portanto, a combinação do Python e do Spark seria muito eficiente para o mundo do big data. É por isso que a comunidade Apache Spark criou uma ferramenta chamada PySpark essa é uma API Python para Apache Spark.
Uso do PySpark na vida real
Os dados são essenciais para todos os setores. A maioria das indústrias trabalha com big data e contrata analistas para extrair informações úteis dos dados brutos. Vamos dar uma olhada no impacto do PySpark em vários setores.
1. Indústria do entretenimento
A indústria do entretenimento é um dos maiores setores que está crescendo em direção ao streaming online. A popular plataforma de entretenimento online Netflix usa o Apache Spark para processamento em tempo real de filmes on-line ou séries da web personalizados para seus clientes. Ele processa aprox. 450 bilhões de eventos por dia transmitidos em aplicativos do lado do servidor.
2. Setor Comercial
O setor comercial também utiliza o sistema de processamento em tempo real do Apache Spark. Bancos e outras áreas financeiras estão usando o Spark para recuperar o perfil de mídia social do cliente e analisá-lo para obter insights úteis que podem ajudar a tomar a decisão certa.
As informações extraídas são utilizadas para avaliação de risco de crédito, anúncios direcionados e segmentação de clientes.
Spark desempenha um papel significativo em Detecção de fraude e amplamente utilizado em tarefas de aprendizado de máquina.
3. Saúde
Apache Spark é usado para analisar os registros do paciente junto com os dados dos relatórios médicos anteriores para identificar qual paciente tem probabilidade de enfrentar problemas de saúde após receber alta da clínica.
4. Negócios e comércio eletrônico
Os principais sites de comércio eletrônico, como Flipkart, Amazon, etc., usam Apache Spark para publicidade direcionada. Os outros sites, como Alibaba fornece ofertas direcionadas, melhora a experiência do cliente e otimiza o desempenho geral.
5. Indústria do Turismo
A indústria do turismo utiliza amplamente o Apache Spark para aconselhar milhões de viajantes, comparando centenas de sites de turismo.
Neste tutorial, aprendemos sobre a introdução do PySpark, aprenderemos mais sobre o PySpark no tutorial seguinte.
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Pré-requisitos
Antes de aprender PySpark, você deve ter uma ideia básica de uma linguagem de programação e de um framework. Será muito benéfico se você tiver um bom conhecimento de Apache Spark, Hadoop, linguagem de programação Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) e Python.
Público
Nosso tutorial PySpark foi desenvolvido para ajudar iniciantes e profissionais.
Problemas
Garantimos que você não encontrará nenhum problema com este tutorial do PySpark. Porém, se houver algum erro, poste o problema no formulário de contato.