主页 > 新闻资讯 > Spark Python教程:PySpark数据分析操作执行

Spark Python教程:PySpark数据分析操作执行

作者:张老师 浏览次数: 2020-02-12 18:52
Spark在大数据计算上的强劲优势,使得Spark框架成为越来越多的企业的选择,通过Spark计算引擎来进行企业数据价值的挖掘和分析,而涉及到数据分析,Python的作用也不容忽视。下面就为大家带来Spark Python教程,聊聊PySpark数据分析操作执行相关的问题。

Spark在大数据计算处理上,具有明显的优势,提供高级API,支持多种语言编程,Python也是其中之一。作为数据分析广泛使用到的编程语言,Python基于Spark框架要进行数据分析,两者一起出现,也被称为PySpark。

Spark Python教程

Python是数据科学家和数据分析师们的最爱,通过Python语言,可以实现快速高效的数据挖掘与分析操作,将Python与Spark集成可以说是开源社区给用户的惊喜。

虽然Spark的编程语言是Scala,它的速度比Python快10倍,但只有当使用的内核数量少时,Scala才会更快。由于现在大多数分析和处理都需要大量内核,因此Scala的性能优势并不大,尤其是对于数据分析这一块来说,并没有压倒性的优势。

对于程序员来说,由于其语法和标准库,Python相对来说更容易学习。而且,它是一种动态类型语言,这意味着RDD可以保存多种类型的对象。

尽管Scala拥有SparkMLlib,但它没有足够的库和工具来实现机器学习和NLP目的。此外,Scala缺乏数据可视化。

用Python来连接Spark,使用RD4s可以通过库Py4j来实现。PySpark Shell将Python API链接到Spark Core并初始化Spark Context。Spark上下文是任何Spark应用程序的核心。

1、Spark Context设置内部服务并建立到Spark执行环境的连接。

2、驱动程序中的Spark Context对象协调所有分布式进程并允许资源分配。

3、集群管理器提供执行程序,它们是具有逻辑的JVM进程。

4、Spark Context对象将应用程序发送给执行者。

5、Spark Context在每个执行器中执行任务。

今天的Spark Python教程就为大家分享到这里了,作为大数据计算的主流框架之一,Spark确实性能强劲,但是基于数据分析和挖掘方向,Spark结合Python,在实际应用操作当中发挥空间更大。成都加米谷大数据,专业大数据培训机构,大数据技术知识分享,更多详情可联系客服了解!
热点排行
推荐文章
立即申请>>