PySpark-opetusohjelma tarjoaa Sparkin perus- ja edistykselliset käsitteet. PySpark-opetusohjelmamme on suunniteltu aloittelijoille ja ammattilaisille.
java-operaattorin ensisijaisuus
PySpark on Python-sovellusliittymä Sparkin käyttämiseen. Spark on avoimen lähdekoodin klusterilaskentajärjestelmä, jota käytetään big data -ratkaisuihin. Se on salamannopeaa tekniikkaa, joka on suunniteltu nopeaan laskentaan.
PySpark-opetusohjelmamme sisältää kaikki aiheet Spark with PySpark Introduction, PySpark-asennus, PySpark-arkkitehtuuri, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter ja niin edelleen.
Mikä on PySpark?
PySpark on Python-sovellusliittymä, joka tukee Pythonia Apache Sparkin kanssa. PySpark tarjoaa Py4j-kirjasto, tämän kirjaston avulla Python voidaan helposti integroida Apache Sparkiin. PySparkilla on keskeinen rooli, kun sen on työskenneltävä laajan tietojoukon kanssa tai analysoitava niitä. Tämä PySparkin ominaisuus tekee siitä erittäin vaativan työkalun tietosuunnittelijoiden keskuudessa.
PySparkin tärkeimmät ominaisuudet
PySparkissa on useita ominaisuuksia, jotka on esitetty alla:
PySpark tarjoaa reaaliaikaisen laskennan suurelle määrälle dataa, koska se keskittyy muistin sisäiseen käsittelyyn. Se osoittaa alhaisen latenssin.
PySpark-kehys sopii useille ohjelmointikielille, kuten Scala, Java, Python ja R. Sen yhteensopivuus tekee siitä paremman kehyksen valtavien tietojoukkojen käsittelyyn.
PySpark-kehys tarjoaa tehokkaan välimuistin ja hyvän levyn pysyvyyden.
PySpark mahdollistaa suuren tiedonkäsittelynopeuden, joka on noin 100 kertaa nopeampi muistissa ja 10 kertaa nopeampi levyllä.
Python-ohjelmointikieli on dynaamisesti kirjoitettu, mikä auttaa työskentelemään RDD:n kanssa. Opimme lisää RDD:stä Pythonin avulla seuraavassa opetusohjelmassa.
Mikä on Apache Spark?
Apache Spark on avoimen lähdekoodin hajautettu klusterilaskentakehys esitteli Apache Software Foundation. Se on yleinen moottori big datan analysointiin, käsittelyyn ja laskemiseen. Se on rakennettu nopeaan, helppokäyttöiseen, tarjoaa yksinkertaisuuden, stream-analyysin ja toimii käytännössä missä tahansa. Se voi analysoida tietoja reaaliajassa. Se tarjoaa nopean laskennan suurdatan yli.
The nopeasti laskenta tarkoittaa, että se on nopeampi kuin aikaisemmat lähestymistavat Big Datan, kuten esim MapReduce. Apache Sparkin tärkein ominaisuus on sen muistissa oleva klusteri tietojenkäsittely, joka lisää sovelluksen käsittelynopeutta.
Sitä voidaan käyttää moniin asioihin, kuten hajautetun SQL:n suorittamiseen, tietoputkien luomiseen, tietojen syöttämiseen tietokantaan, koneoppimisalgoritmien suorittamiseen, kaavioiden tai tietovirtojen käsittelyyn ja moneen muuhun.
Miksi PySpark?
Suuri määrä dataa syntyy offline-tilassa ja online-tilassa. Nämä tiedot sisältävät piilotettuja kuvioita, tuntemattomia korjauksia, markkinatrendejä, asiakkaiden mieltymyksiä ja muuta hyödyllistä liiketoimintatietoa. On välttämätöntä poimia arvokasta tietoa raakatiedoista.
Tarvitsemme tehokkaamman työkalun erilaisten toimintojen suorittamiseen big datalla. Valtavan tietojoukon useiden tehtävien suorittamiseen on erilaisia työkaluja, mutta nämä työkalut eivät ole enää niin houkuttelevia. Tarvitsemme joitain skaalautuvia ja joustavia työkaluja suuren datan murtamiseen ja siitä hyötymiseen.
Ero Scalan ja PySparkin välillä
Apache Spark on virallisesti kirjoitettu Scala-ohjelmointikielellä. Katsotaanpa Pythonin ja Scalan olennaista eroa.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python on tulkittu, dynaaminen ohjelmointikieli. | Scala on staattisesti kirjoitettu kieli. |
| 2. | Python on olio-ohjelmointikieli. | Scalassa meidän on määritettävä muuttujan ja objektien tyyppi. |
| 3. | Python on helppo oppia ja käyttää. | Scala on hieman vaikeampi oppia kuin Python. |
| 4. | Python on hitaampi kuin Scala, koska se on tulkittu kieli. | Scala on 10 kertaa nopeampi kuin Python. |
| 5. | Python on avoimen lähdekoodin kieli, ja sillä on valtava yhteisö parantaakseen sitä. | Scalalla on myös erinomainen yhteisö, mutta vähemmän kuin Python. |
| 6. | Python sisältää suuren määrän kirjastoja ja täydellisen työkalun datatieteeseen ja koneoppimiseen. | Scalalla ei ole tällaista työkalua. |
Yksi upeimmista työkaluista, jotka auttavat käsittelemään suurta dataa, on Apache Spark. Kuten tiedämme, Python on yksi eniten käytetyistä ohjelmointikielistä datatieteilijöiden, data-analytiikan ja eri aloilla. Yksinkertaisuuden ja vuorovaikutteisen käyttöliittymänsä vuoksi datatieteilijät luottavat siihen data-analyysin, koneoppimisen ja monien muiden suurdatan tehtävien suorittamisessa Pythonin avulla.
Pythonin ja Sparkin yhdistelmä olisi siis erittäin tehokas big datan maailmassa. Siksi Apache Spark Community keksi työkalun nimeltä PySpark se on Python API Apache Sparkille.
PySparkin käyttö tosielämässä
Data on olennainen asia jokaiselle toimialalle. Useimmat teollisuudenalat työskentelevät big datan parissa ja palkkaavat analyytikot poimimaan hyödyllistä tietoa raakatiedoista. Katsotaanpa PySparkin vaikutusta useisiin toimialoihin.
1. Viihdeteollisuus
Viihdeteollisuus on yksi suurimmista aloista, joka kasvaa kohti verkkosuoratoistoa. Suosittu online-viihdealusta Netflix käyttää Apache-kipinää reaaliaikaiseen käsittelyyn asiakkailleen räätälöityihin verkkoelokuviin tai verkkosarjoihin. Se käsittelee n. 450 miljardia tapahtumaa päivässä, jotka striimataan palvelinpuolen sovelluksissa.
2. Kaupallinen sektori
Myös kaupallinen sektori käyttää Apache Sparkin reaaliaikaista käsittelyjärjestelmää. Pankit ja muut finanssialat hakevat Sparkin avulla asiakkaan sosiaalisen median profiilia ja analysoivat hyödyllisiä oivalluksia, jotka voivat auttaa tekemään oikean päätöksen.
Poimittuja tietoja käytetään luottoriskin arvioinnissa, kohdistetuissa mainoksissa ja asiakkaiden segmentoinnissa.
Sparkilla on merkittävä rooli Petosten havaitseminen ja sitä käytetään laajalti koneoppimistehtävissä.
3. Terveydenhuolto
Apache Sparkia käytetään potilastietojen ja aiempien lääketieteellisten raporttien analysointiin sen selvittämiseksi, millä potilaalla on todennäköisesti terveysongelmia klinikalta kotiutumisen jälkeen.
4. Kaupat ja sähköinen kaupankäynti
Johtavat verkkokauppasivustot, kuten Flipkart, Amazon jne., käyttävät Apache Sparkia kohdennettuun mainontaan. Muut sivustot, mm Ali Baba tarjoaa kohdistettuja tarjouksia, parantaa asiakaskokemusta ja optimoi yleisen suorituskyvyn.
5. Matkailuteollisuus
Matkailuteollisuus käyttää Apache Sparkia laajasti neuvojen antamiseen miljoonille matkailijoille vertaamalla satoja matkailusivustoja.
Tässä opetusohjelmassa olemme oppineet PySpark-esittelystä, opimme lisää PySparkista seuraavassa opetusohjelmassa.
vlc mediasoitin lataa youtube
Edellytykset
Ennen PySparkin oppimista sinulla on oltava peruskäsitys ohjelmointikielestä ja viitekehyksestä. On erittäin hyödyllistä, jos sinulla on hyvät tiedot Apache Sparkista, Hadoopista, Scala-ohjelmointikielestä, Hadoop Distribution File Systemistä (HDFS) ja Pythonista.
Yleisö
PySpark-opetusohjelmamme on suunniteltu auttamaan aloittelijoita ja ammattilaisia.
Ongelmia
Vakuutamme sinulle, että et löydä ongelmia tästä PySpark-opetusohjelmasta. Jos kuitenkin on virhe, ilmoita ongelma yhteydenottolomakkeella.