Le didacticiel PySpark fournit des concepts de base et avancés de Spark. Notre tutoriel PySpark est conçu pour les débutants et les professionnels.
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PySpark est l'API Python permettant d'utiliser Spark. Spark est un système informatique en cluster open source utilisé pour les solutions Big Data. Il s’agit d’une technologie ultra-rapide conçue pour des calculs rapides.
Notre didacticiel PySpark comprend tous les sujets relatifs à Spark avec PySpark Introduction, PySpark Installation, PySpark Architecture, PySpark Dataframe, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filter, etc.
Qu’est-ce que PySpark ?
PySpark est une API Python pour prendre en charge Python avec Apache Spark. PySpark fournit bibliothèque Py4j, avec l'aide de cette bibliothèque, Python peut être facilement intégré à Apache Spark. PySpark joue un rôle essentiel lorsqu'il doit travailler avec un vaste ensemble de données ou les analyser. Cette fonctionnalité de PySpark en fait un outil très exigeant pour les ingénieurs de données.
Principales fonctionnalités de PySpark
Il existe différentes fonctionnalités de PySpark qui sont indiquées ci-dessous :
PySpark permet des calculs en temps réel sur une grande quantité de données car il se concentre sur le traitement en mémoire. Cela montre la faible latence.
Le framework PySpark est adapté à divers langages de programmation comme Scala, Java, Python et R. Sa compatibilité en fait le framework préférable pour traiter d’énormes ensembles de données.
Le framework PySpark offre une mise en cache puissante et une bonne constance du disque.
PySpark nous permet d'atteindre une vitesse de traitement des données élevée, environ 100 fois plus rapide en mémoire et 10 fois plus rapide sur le disque.
Le langage de programmation Python est typé dynamiquement, ce qui est utile lorsque vous travaillez avec RDD. Nous en apprendrons plus sur RDD utilisant Python dans le didacticiel suivant.
Qu’est-ce qu’Apache Spark ?
Apache Spark est un cadre de calcul en cluster distribué open source introduit par Apache Software Foundation. Il s'agit d'un moteur général pour l'analyse, le traitement et le calcul du Big Data. Il est conçu pour une vitesse élevée, une facilité d'utilisation, offre de la simplicité, une analyse de flux et s'exécute pratiquement n'importe où. Il peut analyser les données en temps réel. Il permet un calcul rapide sur le Big Data.
Le rapide le calcul signifie qu'il est plus rapide que les approches précédentes pour travailler avec le Big Data telles que MapRéduire. La principale caractéristique d'Apache Spark est son cluster en mémoire informatique qui améliore la vitesse de traitement d’une application.
Il peut être utilisé pour plusieurs choses comme exécuter du SQL distribué, créer des pipelines de données, ingérer des données dans une base de données, exécuter des algorithmes d'apprentissage automatique, travailler avec des graphiques ou des flux de données, et bien d'autres encore.
Pourquoi PySpark ?
Une grande quantité de données est générée hors ligne et en ligne. Ces données contiennent les modèles cachés, les corrections inconnues, les tendances du marché, les préférences des clients et d'autres informations commerciales utiles. Il est nécessaire d’extraire des informations précieuses à partir des données brutes.
Nous avons besoin d’un outil plus efficace pour effectuer différents types d’opérations sur le big data. Il existe différents outils pour effectuer les multiples tâches sur l'énorme ensemble de données, mais ces outils ne sont plus aussi attrayants. Il est nécessaire de disposer d’outils évolutifs et flexibles pour déchiffrer le Big Data et en tirer profit.
Différence entre Scala et PySpark
Apache Spark est officiellement écrit dans le langage de programmation Scala. Jetons un coup d'œil à la différence essentielle entre Python et Scala.
| Sr. | Python | Échelle |
|---|---|---|
| 1. | Python est un langage de programmation interprété et dynamique. | Scala est un langage typé statiquement. |
| 2. | Python est un langage de programmation orienté objet. | En Scala, nous devons spécifier le type de variable et d'objets. |
| 3. | Python est facile à apprendre et à utiliser. | Scala est un peu plus difficile à apprendre que Python. |
| 4. | Python est plus lent que Scala car c'est un langage interprété. | Scala est 10 fois plus rapide que Python. |
| 5. | Python est un langage Open Source et dispose d'une énorme communauté pour l'améliorer. | Scala possède également une excellente communauté mais inférieure à Python. |
| 6. | Python contient un grand nombre de bibliothèques et constitue l'outil idéal pour la science des données et l'apprentissage automatique. | Scala n'a pas un tel outil. |
L'un des outils les plus étonnants permettant de gérer le Big Data est Apache Spark. Comme nous le savons, Python est l'un des langages de programmation les plus utilisés par les data scientists, les analystes de données et dans divers domaines. En raison de sa simplicité et de son interface interactive, les scientifiques des données lui font confiance pour effectuer des analyses de données, de l'apprentissage automatique et bien d'autres tâches sur le Big Data à l'aide de Python.
Ainsi, la combinaison de Python et Spark serait la plus efficace pour le monde du big data. C'est pourquoi la communauté Apache Spark a mis au point un outil appelé PySpark il s'agit d'une API Python pour Apache Spark.
Utilisation réelle de PySpark
Les données sont une chose essentielle pour chaque industrie. La plupart des industries travaillent sur le Big Data et engagent des analystes pour extraire des informations utiles des données brutes. Jetons un coup d'œil à l'impact du PySpark sur plusieurs industries.
1. Industrie du divertissement
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L’industrie du divertissement est l’un des plus grands secteurs en croissance vers le streaming en ligne. La populaire plateforme de divertissement en ligne Netflix utilise Apache Spark pour le traitement en temps réel des films ou séries Web en ligne personnalisés pour ses clients. Il traite env. 450 milliards d'événements par jour diffusés sur une application côté serveur.
2. Secteur Commercial
Le secteur commercial utilise également le système de traitement en temps réel d'Apache Spark. Les banques et d'autres secteurs financiers utilisent Spark pour récupérer le profil des réseaux sociaux du client et l'analyser afin d'obtenir des informations utiles qui peuvent aider à prendre la bonne décision.
Les informations extraites sont utilisées pour l'évaluation du risque de crédit, les publicités ciblées et la segmentation des clients.
Spark joue un rôle important dans Détection de fraude et largement utilisé dans les tâches d’apprentissage automatique.
3. Soins de santé
Apache Spark est utilisé pour analyser les dossiers des patients ainsi que les données des rapports médicaux précédents afin d'identifier quel patient est susceptible de rencontrer des problèmes de santé après sa sortie de la clinique.
4. Métiers et E-commerce
Les principaux sites de commerce électronique comme Flipkart, Amazon, etc. utilisent Apache Spark pour la publicité ciblée. Les autres sites Internet tels que Ali Baba propose des offres ciblées, une expérience client améliorée et optimise les performances globales.
5. Industrie du tourisme
L'industrie du tourisme utilise largement Apache Spark pour fournir des conseils à des millions de voyageurs en comparant des centaines de sites Web touristiques.
Dans ce didacticiel, nous avons découvert l'introduction de PySpark, nous en apprendrons davantage sur PySpark dans la suite du didacticiel.
Conditions préalables
Avant d'apprendre PySpark, vous devez avoir une idée de base d'un langage de programmation et d'un framework. Il sera très utile si vous avez une bonne connaissance d'Apache Spark, Hadoop, du langage de programmation Scala, du système de fichiers de distribution Hadoop (HDFS) et de Python.
Public
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