PySpark-opplæringen gir grunnleggende og avanserte konsepter for Spark. PySpark-opplæringen vår er designet for nybegynnere og profesjonelle.
bash elif
PySpark er Python API for å bruke Spark. Spark er et åpen kildekode, klyngedatabehandlingssystem som brukes til big data-løsninger. Det er lynrask teknologi som er designet for rask beregning.
PySpark-opplæringen vår inkluderer alle emner av Spark med PySpark Introduction, PySpark Installation, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter og så videre.
Hva er PySpark?
PySpark er et Python API for å støtte Python med Apache Spark. PySpark gir Py4j bibliotek, ved hjelp av dette biblioteket kan Python enkelt integreres med Apache Spark. PySpark spiller en viktig rolle når den trenger å jobbe med et stort datasett eller analysere dem. Denne funksjonen til PySpark gjør det til et svært krevende verktøy blant dataingeniører.
Nøkkelfunksjoner i PySpark
Det er forskjellige funksjoner i PySpark som er gitt nedenfor:
PySpark gir sanntidsberegning på en stor mengde data fordi den fokuserer på prosessering i minnet. Det viser lav latens.
PySpark-rammeverket er egnet med ulike programmeringsspråk som Scala, Java, Python og R. Dens kompatibilitet gjør det til det foretrukne rammeverket for behandling av enorme datasett.
PySpark-rammeverket gir kraftig caching og god diskkonstans.
PySpark lar oss oppnå en høy databehandlingshastighet, som er omtrent 100 ganger raskere i minnet og 10 ganger raskere på disken.
Python-programmeringsspråket er dynamisk skrevet, noe som hjelper når du arbeider med RDD. Vi vil lære mer om RDD ved bruk av Python i den videre opplæringen.
Hva er Apache Spark?
Apache Spark er en åpen kildekode distribuert klyngedatabehandlingsrammeverk introdusert av Apache Software Foundation. Det er en generell motor for stordataanalyse, prosessering og beregning. Den er bygget for høy hastighet, brukervennlighet, tilbyr enkelhet, strømanalyse og kjører praktisk talt hvor som helst. Den kan analysere data i sanntid. Det gir rask beregning over store data.
De fort beregning betyr at det er raskere enn tidligere tilnærminger å jobbe med Big Data som f.eks Kart reduksjon. Hovedtrekket til Apache Spark er dens i minneklyngen databehandling som øker behandlingshastigheten til en applikasjon.
Den kan brukes til flere ting som å kjøre distribuert SQL, lage datapipelines, innta data i en database, kjøre maskinlæringsalgoritmer, jobbe med grafer eller datastrømmer og mange flere.
Hvorfor PySpark?
En stor mengde data genereres offline og online. Disse dataene inneholder skjulte mønstre, ukjente korreksjoner, markedstrender, kundepreferanser og annen nyttig forretningsinformasjon. Det er nødvendig å trekke ut verdifull informasjon fra rådataene.
Vi trenger et mer effektivt verktøy for å utføre ulike typer operasjoner på big data. Det finnes ulike verktøy for å utføre flere oppgaver på det enorme datasettet, men disse verktøyene er ikke så attraktive lenger. Det trengs noen skalerbare og fleksible verktøy for å knekke store data og få nytte av det.
Forskjellen mellom Scala og PySpark
Apache Spark er offisielt skrevet i programmeringsspråket Scala. La oss ta en titt på den vesentlige forskjellen mellom Python og Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python er et tolket, dynamisk programmeringsspråk. | Scala er et statisk skrevet språk. |
| 2. | Python er objektorientert programmeringsspråk. | I Scala må vi spesifisere typen variabel og objekter. |
| 3. | Python er lett å lære og bruke. | Scala er litt vanskelig å lære enn Python. |
| 4. | Python er tregere enn Scala fordi det er et tolket språk. | Scala er 10 ganger raskere enn Python. |
| 5. | Python er et åpen kildekodespråk og har et stort fellesskap for å gjøre det bedre. | Scala har også et utmerket fellesskap, men mindre enn Python. |
| 6. | Python inneholder et stort antall biblioteker og det perfekte verktøyet for datavitenskap og maskinlæring. | Scala har ikke noe slikt verktøy. |
Et av de mest fantastiske verktøyene som hjelper med å håndtere store data er Apache Spark. Som vi er kjent med, er Python et av de mest brukte programmeringsspråkene blant dataforskere, dataanalytikere og på ulike felt. På grunn av dets enkelhet og interaktive grensesnitt, stoler dataforskerne på det å utføre dataanalyse, maskinlæring og mange flere oppgaver på big data ved hjelp av Python.
Så kombinasjonen av Python og Spark ville være den svært effektive for verden av store data. Det er derfor Apache Spark Community kom opp med et verktøy kalt PySpark det er et Python API for Apache Spark.
Virkelig bruk av PySpark
Data er en viktig ting for enhver bransje. De fleste bransjene jobber med big data og ansetter analytikere for å trekke ut nyttig informasjon fra rådataene. La oss ta en titt på virkningen av PySpark på flere bransjer.
1. Underholdningsindustrien
Underholdningsindustrien er en av de største sektorene som vokser mot nettstrømming. Den populære underholdningsplattformen på nett Netflix bruker Apache-gnisten for sanntidsbehandling til personlige nettfilmer eller nettserier til sine kunder. Den behandler ca. 450 milliarder hendelser per dag som streames på serversiden.
2. Kommersiell sektor
Den kommersielle sektoren bruker også Apache Sparks sanntidsbehandlingssystem. Banker og andre finansielle felt bruker Spark for å hente frem kundens sosiale medieprofil og analysere for å få nyttig innsikt som kan bidra til å ta den riktige avgjørelsen.
Den uthentede informasjonen brukes til kredittrisikovurdering, målrettede annonser og kundesegmentering.
Spark spiller en betydelig rolle i Oppdagelse av svindel og mye brukt i maskinlæringsoppgaver.
3. Helsetjenester
Apache Spark brukes til å analysere pasientjournalene sammen med tidligere medisinske rapportdata for å identifisere hvilken pasient som sannsynligvis vil møte helseproblemer etter å ha blitt utskrevet fra klinikken.
4. Handel og e-handel
bash while loop
De ledende e-handelsnettstedene som Flipkart, Amazon, etc, bruker Apache Spark for målrettet annonsering. De andre nettsidene som f.eks Ali Baba gir målrettede tilbud, forbedret kundeopplevelse og optimerer den generelle ytelsen.
5. Reiselivsnæringen
Reiselivsnæringen bruker Apache Spark mye for å gi råd til millioner av reisende ved å sammenligne hundrevis av reiselivsnettsteder.
I denne opplæringen har vi lært om PySpark-introduksjonen, vi vil lære mer om PySpark i den videre opplæringen.
Forutsetninger
Før du lærer PySpark, må du ha en grunnleggende idé om et programmeringsspråk og et rammeverk. Det vil være svært fordelaktig hvis du har god kjennskap til Apache Spark, Hadoop, Scala programmeringsspråk, Hadoop Distribution File System (HDFS) og Python.
Publikum
PySpark-opplæringen vår er utviklet for å hjelpe nybegynnere og profesjonelle.
Problemer
Vi forsikrer deg om at du ikke vil finne noe problem med denne PySpark-opplæringen. Men hvis det er noen feil, vennligst legg ut problemet i kontaktskjemaet.