Pyspark 简明教程
PySpark Tutorial
What is PySpark?
Apache Spark 是用 Scala 编写的功能强大的开源数据处理引擎，专用于大规模数据处理。为了在 Spark 中支持 Python，Apache Spark 社区发布了一个工具 PySpark。通过使用 PySpark，您还可以使用 Python 编程语言处理 RDD。这是因为他们能够通过名为 Py4j 的库实现这项工作。这是一份入门教程，它介绍了数据驱动型文档的基础，并说明如何处理其各个组件和子组件。
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它允许您使用 Python 与 Spark 的分布式计算框架进行交互，从而更容易使用许多数据科学家和工程师熟悉的语言处理大数据。通过使用 PySpark，您可以创建和管理 Spark 作业，并执行复杂的数据转换和分析。
Key Components of PySpark
以下是 PySpark 的关键组件：
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RDDs (Resilient Distributed Datasets) − RDD 是 Spark 中的基本数据结构。它们是不可变的分布式对象集合，可以并行处理。
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DataFrames − 数据框类似于 RDD，但具有其他功能，例如命名列，并且支持多种数据源。它们类似于关系数据库中的表，并为数据操作提供了更高级别的抽象。
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Spark SQL − 此模块允许您对数据框和 RDD 执行 SQL 查询。它提供了一个名为 DataFrame 的编程抽象，还可以充当分布式 SQL 查询引擎。
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MLlib (Machine Learning Library) − MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库，提供用于分类、回归、聚类、协同过滤等方面的算法和实用工具。
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Spark Streaming − Spark Streaming 支持实时数据处理和流处理。它允许您处理实时数据流，并实时更新结果。
Purpose of PySpark
PySpark 的主要目的是使用 Python 在分布式计算环境中实时处理大规模数据集。PySpark 提供了一个用于使用 Python 编程语言与 Spark 的核心功能交互的界面，例如使用弹性分布式数据集 (RDD) 和数据框。
Features of PySpark
PySpark 具有以下特点：
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Integration with Spark − PySpark 与 Apache Spark 紧密集成，允许使用 Python 编程进行无缝数据处理和分析。
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Real-time Processing − 它支持对大规模数据集进行实时处理。
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Ease of Use − PySpark 使用 Python 的简单语法和广泛的库简化了复杂的数据处理任务。
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Interactive Shell − PySpark 提供交互式外壳，用于实时数据分析和实验。
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Machine Learning −它包含可伸缩的机器学习库 MLlib。
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Data Sources −PySpark 可以从各种源读取数据，包括 HDFS、S3、HBase 等。
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Partitioning −高效地分区数据以提高处理速度和效率。
Applications of PySpark
PySpark 广泛应用于各种应用程序，包括 −
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Data Analysis −分析大型数据集以提取有意义的信息。
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Machine Learning −实现用于预测分析机器学习算法。
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Data Streaming −实时处理流式数据。
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Data Engineering −管理和转换大数据以用于各种用例。
Why to learn PySpark?
学习 PySpark 对任何对大数据和数据工程感兴趣的人来说都至关重要。它提供了多种好处 −
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Scalability −跨分布式系统高效处理大型数据集。
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Performance −高速数据处理和实时分析。
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Flexibility −PySpark 支持与各种数据源和工具集成。
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Comprehensive Toolset −包括用于数据操作、机器学习和图表处理的工具。
Prerequisites to learn PySpark
在学习本教程中给出的各种概念之前，我们假定读者已经了解编程语言和框架。此外，如果读者具备 Apache Spark、Apache Hadoop、Scala 编程语言、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Python 方面的扎实知识，将非常有帮助。