PySpark 教程

什麼是 PySpark？

Apache Spark 是一個強大的開源資料處理引擎，用 Scala 編寫，專為大規模資料處理而設計。為了支援 Spark 使用 Python，Apache Spark 社群釋出了一個工具 PySpark。使用 PySpark，您也可以在 Python 程式語言中使用 RDD。這是因為一個名為 Py4j 的庫能夠實現這一點。這是一個入門教程，涵蓋了資料驅動文件的基礎知識，並解釋瞭如何處理其各種元件和子元件。

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它允許您使用 Python 與 Spark 的分散式計算框架互動，使在許多資料科學家和工程師熟悉的語言中處理大資料變得更容易。透過使用 PySpark，您可以建立和管理 Spark 作業，並執行復雜的資料轉換和分析。

PySpark 的關鍵元件

以下是 PySpark 的關鍵元件：

• RDD（彈性分散式資料集） - RDD 是 Spark 中的基本資料結構。它們是不可變的物件分散式集合，可以並行處理。
• DataFrame - DataFrame 類似於 RDD，但具有其他功能，例如命名列，並支援各種資料來源。它們類似於關係資料庫中的表，併為資料操作提供更高級別的抽象。
• Spark SQL - 此模組允許您對 DataFrame 和 RDD 執行 SQL 查詢。它提供了一個稱為 DataFrame 的程式設計抽象，並且還可以充當分散式 SQL 查詢引擎。
• MLlib（機器學習庫） - MLlib 是 Spark 的可擴充套件機器學習庫，提供用於分類、迴歸、聚類、協同過濾等各種演算法和實用程式。
• Spark Streaming - Spark Streaming 支援即時資料處理和流處理。它允許您處理即時資料流並在即時更新結果。

PySpark 的用途

PySpark 的主要目的是能夠使用 Python 在分散式計算環境中即時處理大規模資料集。PySpark 提供了一個介面，用於使用 Python 程式語言與 Spark 的核心功能（例如使用彈性分散式資料集 (RDD) 和 DataFrame）進行互動。

PySpark 的特性

PySpark 具有以下特性：

• 與 Spark 整合 - PySpark 與 Apache Spark 緊密整合，允許使用 Python 程式設計無縫進行資料處理和分析。
• 即時處理 - 它支援對大規模資料集進行即時處理。
• 易用性 - PySpark 使用 Python 的簡單語法和豐富的庫簡化了複雜的資料處理任務。
• 互動式 Shell - PySpark 提供了一個互動式 Shell，用於即時資料分析和實驗。
• 機器學習 - 它包含 MLlib，一個可擴充套件的機器學習庫。
• 資料來源 - PySpark 可以讀取來自各種來源的資料，包括 HDFS、S3、HBase 等。
• 分割槽 - 有效地對資料進行分割槽以提高處理速度和效率。

PySpark 的應用

PySpark 廣泛應用於各種應用中，包括：

• 資料分析 - 分析大型資料集以提取有意義的資訊。
• 機器學習 - 實現機器學習演算法進行預測分析。
• 資料流 - 即時處理流資料。
• 資料工程 - 管理和轉換大資料以用於各種用例。

為什麼要學習 PySpark？

學習 PySpark 對任何對大資料和資料工程感興趣的人來說都是至關重要的。它提供了各種好處：

• 可擴充套件性 - 在分散式系統中有效處理大型資料集。
• 效能 - 高速資料處理和即時分析。
• 靈活性 - PySpark 支援與各種資料來源和工具整合。
• 全面的工具集 - 包括用於資料操作、機器學習和圖處理的工具。

學習 PySpark 的先決條件

在繼續學習本教程中提供的各種概念之前，假設讀者已經瞭解什麼是程式語言和框架。此外，如果讀者對 Apache Spark、Apache Hadoop、Scala 程式語言、Hadoop 分散式檔案系統 (HDFS) 和 Python 有紮實的瞭解，將非常有幫助。

PySpark 職位和機會

精通 PySpark 會帶來各種職業機會，例如：

• 資料分析師
• 資料工程師
• Python 開發人員
• PySpark 開發人員
• 資料科學家等等。

關於 PySpark 的常見問題

關於 PySpark 有些非常常見的問題 (FAQ)，本節嘗試簡要回答它們。

PySpark 用於什麼？

PySpark 用於使用 Python 在分散式計算環境中即時處理大規模資料集。它還提供了一個互動式 PySpark shell 用於資料分析。

描述將資料讀入 PySpark 的不同方法。

PySpark 可以讀取來自多個來源的資料，包括 CSV、Parquet、文字檔案、表和 JSON。它提供 format、csv()、load 等方法來促進資料讀取。

PySpark 中分割槽的作用是什麼？

PySpark 中的分割槽有助於根據分割槽表示式將大型資料集劃分為更小、更易於管理的部分，從而提高處理速度和效率。

PySpark 中檢查點的用途是什麼？

PySpark 中的檢查點用於截斷 DataFrame 的邏輯計劃，這在迭代演算法中特別有用，在迭代演算法中計劃可能變得複雜且龐大，從而提高效能。

什麼是 PySpark UDF？

PySpark UDF（使用者定義函式）允許建立自定義函式以對多個 DataFrame 應用轉換。UDF 預設情況下是確定性的，並且可以透過消除重複呼叫來最佳化查詢執行。

什麼是 PySpark 中的 SparkSession？

SparkSession 是在 PySpark 中使用 DataFrame 和 SQL 的入口點。它支援建立 DataFrame、將 DataFrame 註冊為表、執行 SQL 查詢、快取表和讀取 Parquet 檔案。

PySpark 是否比 pandas 快？

對於大型資料集，PySpark 比 pandas 快，因為它將處理分佈到多個節點上。但是，對於適合單個機器記憶體的小型資料集，pandas 更有效。

PySpark 是否提供機器學習 API？

是的，PySpark 包含 MLlib，這是一個用於機器學習的綜合庫，提供各種演算法和工具，用於可擴充套件的模型構建和部署。

什麼是 PySpark 中的 RDD？

RDD 或彈性分散式資料集是 PySpark 中不可變的資料結構，允許在叢集中進行並行處理。它們具有容錯能力，可以從故障中自動恢復，並支援多種操作以實現特定任務。

為什麼我們使用 PySpark SparkFiles？

PySpark SparkFiles 支援使用 sc.addFile（SparkContext）上傳檔案，並使用 SparkFiles.get 在工作節點上檢索檔案路徑。此功能有助於解決透過 SparkContext.addFile() 新增的檔案的路徑。

您如何理解 PySpark SparkContext？

SparkContext 是 Spark 操作的核心元件。它建立與 Spark 叢集的連線，並用於建立 RDD 和廣播變數。初始化 SparkContext 時，必須指定主節點和應用程式名稱。

什麼是 PySpark SparkConf？

SparkConf 用於配置 Spark 應用程式。它將各種 Spark 引數設定為鍵值對。您通常使用 SparkConf() 建立一個 SparkConf 物件，它還會從 Java 系統屬性載入值，優先考慮直接設定的引數。