PySpark 教程

什么是 PySpark？

Apache Spark 是一个强大的开源数据处理引擎，用 Scala 编写，专为大规模数据处理而设计。为了支持 Spark 使用 Python，Apache Spark 社区发布了一个工具 PySpark。使用 PySpark，您也可以在 Python 编程语言中使用 RDD。这是因为一个名为 Py4j 的库能够实现这一点。这是一个入门教程，涵盖了数据驱动文档的基础知识，并解释了如何处理其各种组件和子组件。

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它允许您使用 Python 与 Spark 的分布式计算框架交互，使在许多数据科学家和工程师熟悉的语言中处理大数据变得更容易。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。

PySpark 的关键组件

以下是 PySpark 的关键组件：

• RDD（弹性分布式数据集） - RDD 是 Spark 中的基本数据结构。它们是不可变的对象分布式集合，可以并行处理。
• DataFrame - DataFrame 类似于 RDD，但具有其他功能，例如命名列，并支持各种数据源。它们类似于关系数据库中的表，并为数据操作提供更高级别的抽象。
• Spark SQL - 此模块允许您对 DataFrame 和 RDD 执行 SQL 查询。它提供了一个称为 DataFrame 的编程抽象，并且还可以充当分布式 SQL 查询引擎。
• MLlib（机器学习库） - MLlib 是 Spark 的可扩展机器学习库，提供用于分类、回归、聚类、协同过滤等各种算法和实用程序。
• 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在实时更新结果。

PySpark 的用途

PySpark 的主要目的是能够使用 Python 在分布式计算环境中实时处理大规模数据集。PySpark 提供了一个接口，用于使用 Python 编程语言与 Spark 的核心功能（例如使用弹性分布式数据集 (RDD) 和 DataFrame）进行交互。

PySpark 的特性

PySpark 具有以下特性：

• 与 Spark 集成 - PySpark 与 Apache Spark 紧密集成，允许使用 Python 编程无缝进行数据处理和分析。
• 实时处理 - 它支持对大规模数据集进行实时处理。
• 易用性 - PySpark 使用 Python 的简单语法和丰富的库简化了复杂的数据处理任务。
• 交互式 Shell - PySpark 提供了一个交互式 Shell，用于实时数据分析和实验。
• 机器学习 - 它包含 MLlib，一个可扩展的机器学习库。
• 数据源 - PySpark 可以读取来自各种来源的数据，包括 HDFS、S3、HBase 等。
• 分区 - 有效地对数据进行分区以提高处理速度和效率。

PySpark 的应用

PySpark 广泛应用于各种应用中，包括：

• 数据分析 - 分析大型数据集以提取有意义的信息。
• 机器学习 - 实现机器学习算法进行预测分析。
• 数据流 - 实时处理流数据。
• 数据工程 - 管理和转换大数据以用于各种用例。

为什么要学习 PySpark？

学习 PySpark 对任何对大数据和数据工程感兴趣的人来说都是至关重要的。它提供了各种好处：

• 可扩展性 - 在分布式系统中有效处理大型数据集。
• 性能 - 高速数据处理和实时分析。
• 灵活性 - PySpark 支持与各种数据源和工具集成。
• 全面的工具集 - 包括用于数据操作、机器学习和图处理的工具。

学习 PySpark 的先决条件

在继续学习本教程中提供的各种概念之前，假设读者已经了解什么是编程语言和框架。此外，如果读者对 Apache Spark、Apache Hadoop、Scala 编程语言、Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) 和 Python 有扎实的了解，将非常有帮助。

PySpark 职位和机会

精通 PySpark 会带来各种职业机会，例如：

• 数据分析师
• 数据工程师
• Python 开发人员
• PySpark 开发人员
• 数据科学家等等。

关于 PySpark 的常见问题

关于 PySpark 有些非常常见的问题 (FAQ)，本节尝试简要回答它们。

PySpark 用于什么？

PySpark 用于使用 Python 在分布式计算环境中实时处理大规模数据集。它还提供了一个交互式 PySpark shell 用于数据分析。

描述将数据读入 PySpark 的不同方法。

PySpark 可以读取来自多个来源的数据，包括 CSV、Parquet、文本文件、表和 JSON。它提供 format、csv()、load 等方法来促进数据读取。

PySpark 中分区的作用是什么？

PySpark 中的分区有助于根据分区表达式将大型数据集划分为更小、更易于管理的部分，从而提高处理速度和效率。

PySpark 中检查点的用途是什么？

PySpark 中的检查点用于截断 DataFrame 的逻辑计划，这在迭代算法中特别有用，在迭代算法中计划可能变得复杂且庞大，从而提高性能。

什么是 PySpark UDF？

PySpark UDF（用户定义函数）允许创建自定义函数以对多个 DataFrame 应用转换。UDF 默认情况下是确定性的，并且可以通过消除重复调用来优化查询执行。

什么是 PySpark 中的 SparkSession？

SparkSession 是在 PySpark 中使用 DataFrame 和 SQL 的入口点。它支持创建 DataFrame、将 DataFrame 注册为表、执行 SQL 查询、缓存表和读取 Parquet 文件。

PySpark 是否比 pandas 快？

对于大型数据集，PySpark 比 pandas 快，因为它将处理分布到多个节点上。但是，对于适合单个机器内存的小型数据集，pandas 更有效。

PySpark 是否提供机器学习 API？

是的，PySpark 包含 MLlib，这是一个用于机器学习的综合库，提供各种算法和工具，用于可扩展的模型构建和部署。

什么是 PySpark 中的 RDD？

RDD 或弹性分布式数据集是 PySpark 中不可变的数据结构，允许在集群中进行并行处理。它们具有容错能力，可以从故障中自动恢复，并支持多种操作以实现特定任务。

为什么我们使用 PySpark SparkFiles？

PySpark SparkFiles 支持使用 sc.addFile（SparkContext）上传文件，并使用 SparkFiles.get 在工作节点上检索文件路径。此功能有助于解决通过 SparkContext.addFile() 添加的文件的路径。

您如何理解 PySpark SparkContext？

SparkContext 是 Spark 操作的核心组件。它建立与 Spark 集群的连接，并用于创建 RDD 和广播变量。初始化 SparkContext 时，必须指定主节点和应用程序名称。

什么是 PySpark SparkConf？

SparkConf 用于配置 Spark 应用程序。它将各种 Spark 参数设置为键值对。您通常使用 SparkConf() 创建一个 SparkConf 对象，它还会从 Java 系统属性加载值，优先考虑直接设置的参数。