PySpark apmācība nodrošina Spark pamata un uzlabotas koncepcijas. Mūsu PySpark apmācība ir paredzēta iesācējiem un profesionāļiem.
aizstāt virkni virknē java
PySpark ir Python API, lai izmantotu Spark. Spark ir atvērtā koda klasteru skaitļošanas sistēma, kas tiek izmantota lielo datu risinājumam. Tā ir zibens ātra tehnoloģija, kas paredzēta ātrai aprēķināšanai.
Mūsu PySpark apmācība ietver visas tēmas par Spark ar PySpark ievadu, PySpark instalēšanu, PySpark arhitektūru, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark filtru un tā tālāk.
Kas ir PySpark?
PySpark ir Python API, kas atbalsta Python ar Apache Spark. PySpark nodrošina Py4j bibliotēka, ar šīs bibliotēkas palīdzību Python var viegli integrēt ar Apache Spark. PySpark ir būtiska loma, ja tai ir jāstrādā ar plašu datu kopu vai jāanalizē tie. Šī PySpark funkcija padara to par ļoti prasīgu rīku datu inženieru vidū.
Galvenās PySpark funkcijas
Tālāk ir norādītas dažādas PySpark funkcijas:
PySpark nodrošina reāllaika aprēķinus lielam datu apjomam, jo tas koncentrējas uz apstrādi atmiņā. Tas parāda zemo latentumu.
PySpark ietvars ir piemērots dažādām programmēšanas valodām, piemēram Scala, Java, Python un R. Tā savietojamība padara to par vēlamo sistēmu lielu datu kopu apstrādei.
PySpark sistēma nodrošina jaudīgu kešatmiņu un labu diska noturību.
PySpark ļauj sasniegt augstu datu apstrādes ātrumu, kas ir aptuveni 100 reizes ātrāks atmiņā un 10 reizes ātrāks diskā.
Python programmēšanas valoda ir dinamiski drukāta, kas palīdz, strādājot ar RDD. Vairāk par RDD, izmantojot Python, uzzināsim turpmākajā apmācībā.
Kas ir Apache Spark?
Apache Spark ir atvērtā koda izplatītā klasteru skaitļošanas sistēma ieviesa Apache Software Foundation. Tas ir vispārējs dzinējs lielu datu analīzei, apstrādei un aprēķināšanai. Tas ir izveidots lielam ātrumam, ērtai lietošanai, piedāvā vienkāršību, straumēšanas analīzi un darbojas praktiski jebkur. Tas var analizēt datus reāllaikā. Tas nodrošina ātru lielu datu aprēķinu.
The ātri aprēķins nozīmē, ka tas ir ātrāks nekā iepriekšējās pieejas darbam ar lielajiem datiem, piemēram, MapReduce. Apache Spark galvenā iezīme ir tā atmiņas klasteris skaitļošana, kas uzlabo lietojumprogrammas apstrādes ātrumu.
To var izmantot vairākām lietām, piemēram, izkliedētā SQL palaišanai, datu cauruļvadu izveidei, datu ievadīšanai datu bāzē, mašīnmācīšanās algoritmu palaišanai, darbam ar grafikiem vai datu straumēm un daudzām citām darbībām.
Kāpēc PySpark?
Bezsaistē un tiešsaistē tiek ģenerēts liels datu apjoms. Šie dati satur slēptos modeļus, nezināmas korekcijas, tirgus tendences, klientu izvēli un citu noderīgu biznesa informāciju. Ir nepieciešams iegūt vērtīgu informāciju no neapstrādātajiem datiem.
Mums ir nepieciešams efektīvāks rīks, lai veiktu dažāda veida darbības ar lielajiem datiem. Ir dažādi rīki, lai veiktu vairākus uzdevumus milzīgajā datu kopā, taču šie rīki vairs nav tik pievilcīgi. Ir nepieciešami daži mērogojami un elastīgi rīki, lai uzlauztu lielus datus un gūtu no tiem labumu.
Atšķirība starp Scala un PySpark
Apache Spark ir oficiāli uzrakstīts Scala programmēšanas valodā. Apskatīsim būtisku atšķirību starp Python un Scala.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python ir interpretēta, dinamiska programmēšanas valoda. | Scala ir statiski drukāta valoda. |
| 2. | Python ir objektorientēta programmēšanas valoda. | Programmā Scala mums ir jānorāda mainīgā un objektu veids. |
| 3. | Python ir viegli iemācīties un lietot. | Scala ir nedaudz grūtāk iemācīties nekā Python. |
| 4. | Python ir lēnāks nekā Scala, jo tā ir interpretēta valoda. | Scala ir 10 reizes ātrāks par Python. |
| 5. | Python ir atvērtā pirmkoda valoda, un tai ir milzīga kopiena, lai to uzlabotu. | Scala ir arī lieliska kopiena, bet mazāka nekā Python. |
| 6. | Python satur lielu skaitu bibliotēku un ideālu rīku datu zinātnei un mašīnmācībai. | Scala nav šāda rīka. |
Viens no pārsteidzošākajiem rīkiem, kas palīdz apstrādāt lielus datus, ir Apache Spark. Kā zināms, Python ir viena no visplašāk izmantotajām programmēšanas valodām datu zinātnieku, datu analītikas un dažādās jomās. Tā vienkāršības un interaktīvās saskarnes dēļ datu zinātnieku ļaudis tam uzticas datu analīzes, mašīnmācības un daudzu citu uzdevumu veikšanā ar lielajiem datiem, izmantojot Python.
Tātad Python un Spark kombinācija būtu ļoti efektīva lielo datu pasaulei. Tāpēc Apache Spark Community nāca klajā ar rīku, ko sauc PySpark tas ir Python API, kas paredzēts Apache Spark.
PySpark izmantošana reālajā dzīvē
Dati ir būtiska lieta katrā nozarē. Lielākā daļa nozaru strādā ar lielajiem datiem un algo analītiķus, lai iegūtu noderīgu informāciju no neapstrādātajiem datiem. Apskatīsim PySpark ietekmi uz vairākām nozarēm.
1. Izklaides industrija
Izklaides industrija ir viena no lielākajām nozarēm, kas attīstās tiešsaistes straumēšanas virzienā. Populārā tiešsaistes izklaides platforma Netflix izmanto Apache dzirksti, lai reāllaikā apstrādātu personalizētas tiešsaistes filmas vai tīmekļa sērijas saviem klientiem. Tas apstrādā apm. 450 miljardi notikumu dienā, kas tiek straumēti servera puses lietojumprogrammā.
2. Tirdzniecības sektors
Komerciālajā sektorā tiek izmantota arī Apache Spark reāllaika apstrādes sistēma. Bankas un citas finanšu jomas izmanto Spark, lai izgūtu klienta sociālo mediju profilu un analizētu noderīgus ieskatus, kas var palīdzēt pieņemt pareizo lēmumu.
Iegūtā informācija tiek izmantota kredītriska novērtēšanai, mērķtiecīgām reklāmām un klientu segmentēšanai.
Spark spēlē nozīmīgu lomu Krāpšanas atklāšana un plaši izmanto mašīnmācības uzdevumos.
3. Veselības aprūpe
Apache Spark tiek izmantots, lai analizētu pacientu ierakstus kopā ar iepriekšējo medicīnisko ziņojumu datiem, lai noteiktu, kuram pacientam pēc izrakstīšanas no klīnikas varētu rasties veselības problēmas.
4. Tirdzniecība un e-komercija
Vadošās e-komercijas vietnes, piemēram, Flipkart, Amazon utt., mērķtiecīgai reklāmai izmanto Apache Spark. Citas tīmekļa vietnes, piemēram, Ali Baba nodrošina mērķtiecīgus piedāvājumus, uzlabotu klientu pieredzi un optimizē vispārējo veiktspēju.
5. Tūrisma industrija
nejaušs skaitlis Java
Tūrisma nozare plaši izmanto Apache Spark, lai sniegtu padomu miljoniem ceļotāju, salīdzinot simtiem tūrisma vietņu.
Šajā apmācībā mēs uzzinājām par PySpark ievadu, mēs uzzināsim vairāk par PySpark nākamajā apmācībā.
Priekšnoteikumi
Pirms PySpark apguves jums ir jābūt pamatidejai par programmēšanas valodu un ietvaru. Tas būs ļoti noderīgi, ja jums ir labas zināšanas par Apache Spark, Hadoop, Scala programmēšanas valodu, Hadoop izplatīšanas failu sistēmu (HDFS) un Python.
Auditorija
Mūsu PySpark apmācība ir paredzēta, lai palīdzētu iesācējiem un profesionāļiem.
Problēmas
Mēs garantējam, ka šajā PySpark apmācībā jūs neatradīsit nekādas problēmas. Tomēr, ja ir kāda kļūda, lūdzu, publicējiet problēmu saziņas veidlapā.