PySpark 教程

PySpark 教程提供 Spark 的基本和高级概念。 我们的 PySpark 教程专为初学者和专业人士设计。

PySpark 是使用 Spark 的 Python API。 Spark 是一个开源的集群计算系统，用于大数据解决方案。 它是为快速计算而设计的闪电般快速的技术。

我们的 PySpark 教程包括 Spark 的所有主题，包括 PySpark 简介、PySpark 安装、PySpark 架构、PySpark 数据框、PySpark Mlib、PySpark RDD、PySpark 过滤器等等。

什么是 PySpark？

PySpark 是一个 Python API，用于支持 Python 与 Apache Spark。 PySpark 提供了 Py4j 库，借助该库，Python 可以轻松地与 Apache Spark 集成。 当需要处理大量数据集或分析它们时，PySpark 发挥着至关重要的作用。 PySpark 的这一特性使其成为数据工程师中非常受欢迎的工具。

PySpark 的主要特点

PySpark 有以下几个特点：

• 实时计算

PySpark 在大量数据上提供实时计算，因为它专注于内存处理。 它显示了低延迟。

• 支持多种语言

PySpark 框架适用于各种编程语言，例如 Scala、Java、Python 和 R。 它的兼容性使其成为处理海量数据集的首选框架。

• 缓存和磁盘持久性

PySpark 框架提供强大的缓存和良好的磁盘持久性。

• 快速处理

PySpark 允许我们实现高数据处理速度，在内存中快约 100 倍，在磁盘上快 10 倍。

• 与 RDD 配合良好

Python 编程语言是动态类型的，这在使用 RDD 时很有帮助。 我们将在后面的教程中了解更多关于使用 Python 的 RDD 的信息。

什么是 Apache Spark？

Apache Spark 是一个由 Apache 软件基金会引入的 开源分布式集群计算框架。 它是用于大数据分析、处理和计算的通用引擎。 它专为高速、易用性而构建，提供简单性、流分析并在几乎任何地方运行。 它可以实时分析数据。 它提供对大数据的快速计算。

快速计算意味着它比以前处理大数据的方法（例如 MapReduce）更快。 Apache Spark 的主要特点是其 内存集群 计算，可提高应用程序的处理速度。

它可以用于多种用途，例如运行分布式 SQL、创建数据管道、将数据导入数据库、运行机器学习算法、处理图或数据流等等。

为什么选择 PySpark？

大量数据在线下和线上生成。 这些数据包含隐藏的模式、未知的修正、市场趋势、客户偏好和其他有用的商业信息。 有必要从原始数据中提取有价值的信息。

我们需要更高效的工具来对大数据执行不同类型的操作。 有多种工具可以在大型数据集上执行多项任务，但这些工具不再那么有吸引力。 需要一些可扩展和灵活的工具来破解大数据并从中获益。

Scala 和 PySpark 之间的区别

Apache Spark 官方使用 Scala 编程语言编写。 让我们看看 Python 和 Scala 之间的主要区别。

有助于处理大数据的最令人惊叹的工具之一是 Apache Spark。 众所周知，Python 是数据科学家、数据分析师以及各个领域中使用最广泛的编程语言之一。 由于其简单性和交互式界面，数据科学家们信任它，可以使用 Python 在大数据上执行数据分析、机器学习和许多其他任务。

因此，Python 和 Spark 的结合对于大数据世界来说非常有效。 这就是 Apache Spark 社区推出名为 PySpark 的工具的原因，该工具是 Apache Spark 的 Python API。

PySpark 的实际应用

数据对于每个行业都是必不可少的。 大多数行业都处理大数据并聘请分析师从原始数据中提取有用的信息。 让我们来看看 PySpark 对几个行业的影响。

1. 娱乐业

娱乐业是最大的行业之一，正朝着在线流媒体方向发展。 流行的在线娱乐平台 Netflix 使用 Apache Spark 进行实时处理，以向其客户个性化在线电影或网络连续剧。 它每天处理大约 4500 亿个在服务器端应用程序上流式传输的事件。

2. 商业领域

商业领域也使用 Apache Spark 的实时处理系统。 银行和其他金融领域正在使用 Spark 来检索客户的社交媒体资料并进行分析，以获得有用的见解，从而有助于做出正确的决策。

提取的信息用于信用风险评估、定向广告和客户细分。

Spark 在 欺诈检测 中发挥着重要作用，并广泛用于机器学习任务。

3. 医疗保健

Apache Spark 用于分析患者记录以及以前的医疗报告数据，以确定哪些患者在从诊所出院后可能面临健康问题。

4. 贸易和电子商务

领先的电子商务网站（如 Flipkart、Amazon 等）使用 Apache Spark 进行定向广告。 其他网站（如 Alibaba）提供有针对性的优惠、增强的客户体验并优化整体性能。

5. 旅游业

旅游业广泛使用 Apache Spark，通过比较数百个旅游网站，为数百万旅客提供建议。

在本教程中，我们学习了 PySpark 简介，我们将在后面的教程中学习更多关于 PySpark 的信息。

前提条件

在学习 PySpark 之前，您必须对编程语言和框架有一个基本的了解。 如果您对 Apache Spark、Hadoop、Scala 编程语言、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Python 有很好的了解，那将非常有益。

目标受众

我们的 PySpark 教程旨在帮助初学者和专业人士。

问题

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