PySpark チュートリアルでは、Spark の基本概念と高度な概念を提供します。 PySpark チュートリアルは初心者と専門家向けに設計されています。
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PySpark は、Spark を使用するための Python API です。 Spark は、ビッグ データ ソリューションに使用されるオープンソースのクラスター コンピューティング システムです。これは、高速計算を目的として設計された超高速テクノロジーです。
PySpark チュートリアルには、PySpark の概要、PySpark のインストール、PySpark アーキテクチャ、PySpark データフレーム、PySpark Mlib、PySpark RDD、PySpark フィルターなどの Spark のすべてのトピックが含まれています。
PySparkとは何ですか?
PySpark は、Apache Spark で Python をサポートする Python API です。 PySpark が提供する Py4jライブラリ、 このライブラリを利用すると、Python を Apache Spark と簡単に統合できます。 PySpark は、膨大なデータセットを操作したり分析したりする必要がある場合に重要な役割を果たします。 PySpark のこの機能により、PySpark はデータ エンジニアの間で非常に要求の厳しいツールとなっています。
PySpark の主な機能
PySpark には以下に示すさまざまな機能があります。
PySpark はメモリ内処理に重点を置いているため、大量のデータに対するリアルタイム計算を提供します。レイテンシーの低さを示しています。
PySpark フレームワークは、次のようなさまざまなプログラミング言語に適しています。 スカラ、Java、Python、R。 互換性があるため、巨大なデータセットを処理するためのフレームワークとして最適です。
PySpark フレームワークは、強力なキャッシュと優れたディスクの恒常性を提供します。
PySpark を使用すると、メモリ上で約 100 倍、ディスク上で 10 倍という高いデータ処理速度を実現できます。
Python プログラミング言語は動的に型付けされるため、RDD を使用する場合に役立ちます。 Python を使用した RDD については、後のチュートリアルで詳しく学習します。
Apache Sparkとは何ですか?
Apache Spark は、 オープンソースの分散クラスター コンピューティング フレームワーク Apache Software Foundation によって導入されました。ビッグデータの分析、処理、計算のための汎用エンジンです。高速で使いやすいように構築されており、シンプルさ、ストリーム分析を提供し、事実上どこでも実行できます。リアルタイムでデータを分析できます。ビッグデータに対する高速な計算を提供します。
の 速い 計算とは、次のようなビッグ データを扱う以前のアプローチよりも高速であることを意味します。 マップリデュース。 Apache Spark の主な機能は次のとおりです。 インメモリクラスター アプリケーションの処理速度を向上させるコンピューティング。
分散 SQL の実行、データ パイプラインの作成、データベースへのデータの取り込み、機械学習アルゴリズムの実行、グラフやデータ ストリームの操作など、さまざまな用途に使用できます。
なぜ PySpark なのか?
オフラインでもオンラインでも大量のデータが生成されます。これらのデータには、隠れたパターン、未知の修正、市場動向、顧客の好み、その他の有益なビジネス情報が含まれています。生データから貴重な情報を抽出する必要があります。
ビッグデータに対してさまざまな種類の操作を実行するには、より効率的なツールが必要です。巨大なデータセットに対して複数のタスクを実行するためのさまざまなツールがありますが、これらのツールはもはやそれほど魅力的ではありません。ビッグデータを解読してそこから利益を得るには、スケーラブルで柔軟なツールが必要です。
Scala と PySpark の違い
Apache Spark は、正式には Scala プログラミング言語で書かれています。 Python と Scala の本質的な違いを見てみましょう。
| シニア | パイソン | スカラ座 |
|---|---|---|
| 1. | Python はインタープリタ型の動的プログラミング言語です。 | Scala は静的型付け言語です。 |
| 2. | Python はオブジェクト指向プログラミング言語です。 | Scala では、変数とオブジェクトの型を指定する必要があります。 |
| 3. | Python は学習も使用も簡単です。 | Scala は Python よりも学習するのが少し難しいです。 |
| 4. | Python はインタープリタ言語であるため、Scala よりも遅くなります。 | Scala は Python より 10 倍高速です。 |
| 5. | Python はオープンソース言語であり、Python を改善するための巨大なコミュニティがあります。 | Scala にも優れたコミュニティがありますが、Python ほどではありません。 |
| 6. | Python には膨大な数のライブラリと、データ サイエンスと機械学習に最適なツールが含まれています。 | Scala にはそのようなツールはありません。 |
ビッグデータの処理に役立つ最も素晴らしいツールの 1 つは次のとおりです。 アパッチスパーク。 ご存知のとおり、Python はデータ サイエンティスト、データ分析、およびさまざまな分野の間で最も広く使用されているプログラミング言語の 1 つです。そのシンプルさとインタラクティブなインターフェイスにより、Python を使用してビッグデータに対してデータ分析、機械学習、その他多くのタスクを実行するデータ サイエンティストの人々に信頼されています。
したがって、Python と Spark の組み合わせは、ビッグデータの世界にとって非常に効率的です。そのため、Apache Spark コミュニティは と呼ばれるツールを考案しました。 パイスパーク これは、Apache Spark 用の Python API です。
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PySpark の実際の使用法
データはあらゆる業界にとって不可欠なものです。ほとんどの業界はビッグデータに取り組んでおり、生データから有用な情報を抽出するためにアナリストを雇っています。いくつかの業界に対する PySpark の影響を見てみましょう。
1. エンターテインメント産業
エンターテインメント業界は、オンライン ストリーミングに向けて成長している最大の分野の 1 つです。人気のオンライン エンターテイメント プラットフォーム Netflix は、Apache Spark を使用してリアルタイム処理を行い、顧客向けにパーソナライズされたオンライン映画や Web シリーズを作成します。およその処理を行います。サーバー側アプリケーションでストリーミングされる 1 日あたり 4,500 億のイベント。
2. 商業部門
商業部門でも、Apache Spark のリアルタイム処理システムが使用されています。銀行やその他の金融分野は、Spark を使用して顧客のソーシャル メディア プロフィールを取得し、分析して、正しい意思決定に役立つ有益な洞察を獲得しています。
抽出された情報は、信用リスク評価、ターゲットを絞った広告、顧客のセグメント化に使用されます。
スパークは重要な役割を果たします 不正行為の検出 機械学習タスクで広く使用されています。
3. ヘルスケア
Apache Spark を使用して患者記録と以前の医療報告データを分析し、クリニックから退院した後に健康上の問題に直面する可能性が高い患者を特定します。
4. 貿易と電子商取引
Flipkart、Amazon などの大手電子商取引 Web サイトは、ターゲットを絞った広告に Apache Spark を使用しています。他のウェブサイトなどでは、 アリババ ターゲットを絞ったオファーを提供し、顧客エクスペリエンスを強化し、全体的なパフォーマンスを最適化します。
5. 観光産業
観光業界は Apache Spark を広く使用し、何百もの観光 Web サイトを比較して何百万人もの旅行者にアドバイスを提供しています。
このチュートリアルでは、PySpark の概要について学習しました。今後のチュートリアルで PySpark についてさらに詳しく学習します。
前提条件
PySpark を学習する前に、プログラミング言語とフレームワークについての基本的な概念を理解しておく必要があります。 Apache Spark、Hadoop、Scala プログラミング言語、Hadoop Distribution File System (HDFS)、および Python について十分な知識があると非常に役立ちます。
観客
PySpark チュートリアルは、初心者と専門家を支援するように設計されています。
問題点
この PySpark チュートリアルでは問題が見つからないことを保証します。ただし、間違いがある場合は、お問い合わせフォームに問題を投稿してください。