El tutorial de PySpark proporciona conceptos básicos y avanzados de Spark. Nuestro tutorial de PySpark está diseñado para principiantes y profesionales.
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PySpark es la API de Python para usar Spark. Spark es un sistema informático de clúster de código abierto que se utiliza para soluciones de big data. Es una tecnología ultrarrápida diseñada para un cálculo rápido.
Nuestro tutorial de PySpark incluye todos los temas de Spark con Introducción a PySpark, Instalación de PySpark, Arquitectura de PySpark, Marco de datos de PySpark, PySpark Mlib, PySpark RDD, Filtro de PySpark, etc.
¿Qué es PySpark?
PySpark es una API de Python para admitir Python con Apache Spark. PySpark proporciona biblioteca py4j, Con la ayuda de esta biblioteca, Python se puede integrar fácilmente con Apache Spark. PySpark juega un papel esencial cuando necesita trabajar con un gran conjunto de datos o analizarlos. Esta característica de PySpark la convierte en una herramienta muy exigente entre los ingenieros de datos.
Características clave de PySpark
Hay varias características de PySpark que se detallan a continuación:
PySpark proporciona cálculo en tiempo real sobre una gran cantidad de datos porque se centra en el procesamiento en memoria. Muestra la baja latencia.
El marco PySpark se adapta a varios lenguajes de programación como Scala, Java, Python y R. Su compatibilidad lo convierte en el marco preferible para procesar grandes conjuntos de datos.
El marco PySpark proporciona un almacenamiento en caché potente y una buena constancia del disco.
PySpark nos permite alcanzar una alta velocidad de procesamiento de datos, que es aproximadamente 100 veces más rápida en la memoria y 10 veces más rápida en el disco.
El lenguaje de programación Python se escribe dinámicamente, lo que ayuda cuando se trabaja con RDD. Aprenderemos más sobre RDD usando Python en el tutorial adicional.
¿Qué es Apache Spark?
Apache Spark es un marco de computación en clúster distribuido de código abierto presentado por la Fundación de Software Apache. Es un motor general para el análisis, procesamiento y computación de big data. Está diseñado para alta velocidad, facilidad de uso, ofrece simplicidad, análisis de flujo y se ejecuta prácticamente en cualquier lugar. Puede analizar datos en tiempo real. Proporciona cálculo rápido sobre big data.
El rápido La computación significa que es más rápido que los enfoques anteriores para trabajar con Big Data, como Mapa reducido. La característica principal de Apache Spark es su clúster en memoria Computación que mejora la velocidad de procesamiento de una aplicación.
Se puede utilizar para varias cosas, como ejecutar SQL distribuido, crear canalizaciones de datos, ingerir datos en una base de datos, ejecutar algoritmos de aprendizaje automático, trabajar con gráficos o flujos de datos y muchas más.
¿Por qué PySpark?
Una gran cantidad de datos se genera fuera de línea y en línea. Estos datos contienen patrones ocultos, correcciones desconocidas, tendencias del mercado, preferencias de los clientes y otra información comercial útil. Es necesario extraer información valiosa de los datos sin procesar.
Requerimos una herramienta más eficiente para realizar diferentes tipos de operaciones sobre big data. Existen varias herramientas para realizar múltiples tareas en un enorme conjunto de datos, pero estas herramientas ya no son tan atractivas. Se necesitan algunas herramientas escalables y flexibles para descifrar big data y beneficiarse de ellos.
Diferencia entre Scala y PySpark
Apache Spark está escrito oficialmente en el lenguaje de programación Scala. Echemos un vistazo a la diferencia esencial entre Python y Scala.
| Sr. | Pitón | escala |
|---|---|---|
| 1. | Python es un lenguaje de programación dinámico e interpretado. | Scala es un lenguaje tipado estáticamente. |
| 2. | Python es un lenguaje de programación orientado a objetos. | En Scala, necesitamos especificar el tipo de variable y objetos. |
| 3. | Python es fácil de aprender y usar. | Scala es un poco más difícil de aprender que Python. |
| 4. | Python es más lento que Scala porque es un lenguaje interpretado. | Scala es 10 veces más rápido que Python. |
| 5. | Python es un lenguaje de código abierto y tiene una gran comunidad para mejorarlo. | Scala también tiene una comunidad excelente pero menor que Python. |
| 6. | Python contiene una gran cantidad de bibliotecas y la herramienta perfecta para la ciencia de datos y el aprendizaje automático. | Scala no tiene tal herramienta. |
Una de las herramientas más sorprendentes que ayuda a manejar big data es Chispa Apache. Como sabemos, Python es uno de los lenguajes de programación más utilizados entre los científicos de datos, el análisis de datos y en diversos campos. Debido a su simplicidad e interfaz interactiva, los científicos de datos confían en él para realizar análisis de datos, aprendizaje automático y muchas más tareas sobre big data utilizando Python.
Entonces, la combinación de Python y Spark sería muy eficiente para el mundo del big data. Es por eso que a la comunidad Apache Spark se le ocurrió una herramienta llamada PySpark esa es una API de Python para Apache Spark.
Uso de PySpark en la vida real
Los datos son algo esencial para todas las industrias. La mayoría de las industrias trabajan con big data y contratan analistas para extraer información útil de los datos sin procesar. Echemos un vistazo al impacto de PySpark en varias industrias.
1. Industria del entretenimiento
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La industria del entretenimiento es uno de los sectores más grandes que está creciendo hacia la transmisión en línea. La popular plataforma de entretenimiento online netflix utiliza Apache Spark para el procesamiento en tiempo real de películas o series web personalizadas en línea para sus clientes. Procesa aprox. 450 mil millones de eventos por día que se transmiten en la aplicación del lado del servidor.
2. Sector Comercial
El sector comercial también utiliza el sistema de procesamiento en tiempo real de Apache Spark. Los bancos y otros campos financieros están utilizando Spark para recuperar el perfil de redes sociales del cliente y analizarlo para obtener información útil que pueda ayudar a tomar la decisión correcta.
La información extraída se utiliza para la evaluación del riesgo crediticio, anuncios dirigidos y segmentación de clientes.
Spark juega un papel importante en Detección de fraude y ampliamente utilizado en tareas de aprendizaje automático.
3. Atención sanitaria
Apache Spark se utiliza para analizar los registros de los pacientes junto con los datos de los informes médicos anteriores para identificar qué paciente es probable que enfrente problemas de salud después de ser dado de alta de la clínica.
4. Comercios y comercio electrónico
Los sitios web líderes de comercio electrónico como Flipkart, Amazon, etc. utilizan Apache Spark para publicidad dirigida. Los otros sitios web como Alí Babá proporciona ofertas específicas, mejora la experiencia del cliente y optimiza el rendimiento general.
5. Industria del turismo
La industria del turismo utiliza ampliamente Apache Spark para brindar asesoramiento a millones de viajeros comparando cientos de sitios web de turismo.
En este tutorial, aprendimos sobre la introducción de PySpark, aprenderemos más sobre PySpark en el tutorial posterior.
Requisitos previos
Antes de aprender PySpark, debes tener una idea básica de un lenguaje de programación y un marco. Será muy beneficioso si tiene un buen conocimiento de Apache Spark, Hadoop, el lenguaje de programación Scala, el sistema de archivos de distribución Hadoop (HDFS) y Python.
Audiencia
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