הדרכה של PySpark מספקת מושגים בסיסיים ומתקדמים של Spark. הדרכה PySpark שלנו מיועדת למתחילים ולמקצוענים.
b+ עצים
PySpark הוא ה-API של Python לשימוש ב-Spark. Spark היא מערכת מחשוב אשכולות בקוד פתוח המשמשת לפתרון ביג דאטה. זוהי טכנולוגיה מהירה בזק המיועדת לחישוב מהיר.
המדריך שלנו ל-PySpark כולל את כל הנושאים של Spark עם PySpark Introduction, PySpark Installation, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter וכן הלאה.
מה זה PySpark?
PySpark הוא Python API לתמוך ב-Python עם Apache Spark. PySpark מספקת ספריית Py4j, בעזרת ספרייה זו ניתן לשלב בקלות את Python עם Apache Spark. PySpark ממלא תפקיד חיוני כאשר הוא צריך לעבוד עם מערך נתונים עצום או לנתח אותם. תכונה זו של PySpark הופכת אותו לכלי תובעני מאוד בקרב מהנדסי נתונים.
תכונות עיקריות של PySpark
ישנן תכונות שונות של PySpark הניתנות להלן:
PySpark מספקת חישוב בזמן אמת על כמות גדולה של נתונים מכיוון שהיא מתמקדת בעיבוד בזיכרון. זה מראה את ההשהיה הנמוכה.
מסגרת PySpark מתאימה לשפות תכנות שונות כמו Scala, Java, Python ו-R. התאימות שלו הופכת אותו למסגרות המועדפות לעיבוד מערכי נתונים ענקיים.
מסגרת PySpark מספקת מטמון רב עוצמה וקביעות דיסק טובה.
PySpark מאפשר לנו להגיע למהירות עיבוד נתונים גבוהה, שהיא מהירה פי 100 בזיכרון ופי 10 בדיסק.
שפת התכנות Python מוקלדת באופן דינמי, מה שעוזר בעבודה עם RDD. נלמד עוד על RDD באמצעות Python במדריך הנוסף.
מה זה Apache Spark?
Apache Spark הוא מסגרת מחשוב מבוזרת בקוד פתוח הוצג על ידי Apache Software Foundation. זהו מנוע כללי לניתוח, עיבוד וחישוב ביג דאטה. הוא בנוי למהירות גבוהה, קלות שימוש, מציע פשטות, ניתוח זרמים ופועל כמעט בכל מקום. זה יכול לנתח נתונים בזמן אמת. זה מספק חישוב מהיר על פני הנתונים הגדולים.
ה מָהִיר חישוב אומר שזה מהיר יותר מגישות קודמות לעבוד עם ביג דאטה כגון MapReduce. המאפיין העיקרי של Apache Spark הוא שלו אשכול בזיכרון מחשוב שמשפר את מהירות העיבוד של יישום.
זה יכול לשמש למספר דברים כמו הפעלת SQL מבוזר, יצירת צינורות נתונים, הטמעת נתונים לתוך מסד נתונים, הפעלת אלגוריתמים של Machine Learning, עבודה עם גרפים או זרמי נתונים ועוד רבים.
למה PySpark?
כמות גדולה של נתונים נוצרת במצב לא מקוון ומקוון. נתונים אלה מכילים את הדפוסים הנסתרים, תיקון לא ידוע, מגמות שוק, העדפות לקוחות ומידע עסקי שימושי אחר. יש צורך לחלץ מידע בעל ערך מהנתונים הגולמיים.
אנו דורשים כלי יעיל יותר לביצוע סוגים שונים של פעולות על הביג דאטה. ישנם כלים שונים לביצוע המשימות המרובות במערך הנתונים הענק, אך הכלים הללו כבר אינם כל כך מושכים. יש צורך בכמה כלים ניתנים להרחבה וגמישים כדי לפצח נתונים גדולים ולהפיק ממנו תועלת.
ההבדל בין Scala ל- PySpark
Apache Spark נכתב רשמית בשפת התכנות Scala. בואו נסתכל על ההבדל המהותי בין Python ו- Scala.
| האב | פִּיתוֹן | סקאלה |
|---|---|---|
| 1. | Python היא שפת תכנות מפורשת ודינאמית. | סקאלה היא שפה בהקלדה סטטית. |
| 2. | Python היא שפת תכנות מונחה עצמים. | ב-Scala, עלינו לציין את סוג המשתנה והאובייקטים. |
| 3. | קל ללמוד ולהשתמש ב-Python. | סקאלה מעט קשה ללימוד מאשר פייתון. |
| 4. | פייתון איטי יותר מסקאלה מכיוון שזו שפה מפורשת. | סקאלה מהיר פי 10 מפייתון. |
| 5. | Python היא שפת קוד פתוח ויש לה קהילה ענקית כדי לשפר אותה. | לסקאלה יש גם קהילה מצוינת אבל פחות מפייתון. |
| 6. | Python מכיל מספר עצום של ספריות ואת הכלי המושלם למדעי נתונים ולמידת מכונה. | לסקאלה אין כלי כזה. |
אחד הכלים המדהימים ביותר שעוזרים לטפל ב-Big Data הוא אפאצ'י ספארק. כפי שאנו מכירים כי Python היא אחת משפות התכנות הנפוצות ביותר בקרב מדעני נתונים, ניתוח נתונים ובתחומים שונים. בגלל הפשטות והממשק האינטראקטיבי שלו, אנשי מדעני הנתונים סומכים עליו לבצע ניתוח נתונים, למידת מכונה ומשימות רבות נוספות ב-Big Data באמצעות Python.
לכן, השילוב של Python ו-Spark יהיה היעיל מאוד לעולם הביג דאטה. לכן Apache Spark Community המציא כלי שנקרא PySpark זהו Python API עבור Apache Spark.
שימוש אמיתי ב-PySpark
נתונים הם דבר חיוני לכל תעשייה. רוב התעשיות עובדות על ביג דאטה ושוכרות אנליסטים כדי לחלץ מידע שימושי מהנתונים הגולמיים. בואו נסתכל על ההשפעה של PySpark על מספר תעשיות.
1. תעשיית הבידור
תעשיית הבידור היא אחד המגזרים הגדולים ביותר שצומח לקראת סטרימינג מקוון. פלטפורמת הבידור המקוונת הפופולרית נטפליקס משתמשת בניצוץ אפאצ'י לעיבוד בזמן אמת לסרטים מקוונים או סדרות אינטרנט מותאמות אישית ללקוחותיה. הוא מעבד כ. 450 מיליארד אירועים ביום המוזרמים באפליקציה בצד השרת.
2. מגזר מסחרי
המגזר המסחרי משתמש גם במערכת העיבוד בזמן אמת של Apache Spark. בנקים ותחומים פיננסיים אחרים משתמשים בספארק כדי לאחזר את פרופיל המדיה החברתית של הלקוח ולנתח אותו כדי לקבל תובנות שימושיות שיכולות לעזור בקבלת ההחלטה הנכונה.
המידע שחולץ משמש להערכת סיכוני אשראי, מודעות ממוקדות ופילוח לקוחות.
לניצוץ יש תפקיד משמעותי ב איתור הונאה ובשימוש נרחב במשימות למידת מכונה.
3. שירותי בריאות
Apache Spark משמש לניתוח רישומי המטופל יחד עם נתוני הדוחות הרפואיים הקודמים כדי לזהות איזה מטופל צפוי להתמודד עם בעיות בריאותיות לאחר השחרור מהמרפאה.
4. עסקאות ומסחר אלקטרוני
מספר אקראי בג'אווה
אתרי המסחר האלקטרוני המובילים כמו Flipkart, Amazon וכו' משתמשים ב- Apache Spark לפרסום ממוקד. אתרי האינטרנט האחרים כגון עלי באבא מספק הצעות ממוקדות, חווית לקוח משופרת ומייעל את הביצועים הכוללים.
5. תעשיית התיירות
תעשיית התיירות עושה שימוש נרחב ב- Apache Spark כדי לספק עצות למיליוני מטיילים על ידי השוואה של מאות אתרי תיירות.
במדריך זה, למדנו על ההקדמה של PySpark, נלמד עוד על PySpark במדריך הנוסף.
דרישות מוקדמות
לפני לימוד PySpark, עליך להיות בעל רעיון בסיסי של שפת תכנות ומסגרת. זה יהיה מאוד מועיל אם יש לך ידע טוב של Apache Spark, Hadoop, שפת התכנות Scala, Hadoop Distribution File System (HDFS) ו-Python.
קהל
המדריך שלנו PySpark נועד לעזור למתחילים ולמקצוענים.
בעיות
אנו מבטיחים לך שלא תמצא שום בעיה עם מדריך PySpark זה. עם זאת, אם יש טעות כלשהי, אנא פרסם את הבעיה בטופס יצירת הקשר.