PySpark 튜토리얼은 Spark의 기본 및 고급 개념을 제공합니다. PySpark 튜토리얼은 초보자와 전문가를 위해 설계되었습니다.
살만 칸 칸 나이
PySpark는 Spark를 사용하기 위한 Python API입니다. Spark는 빅데이터 솔루션에 사용되는 오픈 소스 클러스터 컴퓨팅 시스템입니다. 빠른 계산을 위해 설계된 매우 빠른 기술입니다.
PySpark 튜토리얼에는 PySpark 소개, PySpark 설치, PySpark 아키텍처, PySpark 데이터 프레임, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark 필터 등 Spark의 모든 주제가 포함되어 있습니다.
PySpark란 무엇입니까?
PySpark는 Apache Spark로 Python을 지원하는 Python API입니다. PySpark가 제공하는 Py4j 라이브러리, 이 라이브러리의 도움으로 Python을 Apache Spark와 쉽게 통합할 수 있습니다. PySpark는 방대한 데이터 세트를 사용하거나 분석해야 할 때 필수적인 역할을 합니다. PySpark의 이러한 기능은 데이터 엔지니어들 사이에서 매우 까다로운 도구입니다.
PySpark의 주요 기능
PySpark에는 다음과 같은 다양한 기능이 있습니다.
PySpark는 인메모리 처리에 중점을 두기 때문에 대용량 데이터에 대한 실시간 계산을 제공합니다. 낮은 레이턴시를 보여줍니다.
PySpark 프레임워크는 다음과 같은 다양한 프로그래밍 언어에 적합합니다. 스칼라, 자바, 파이썬, R. 호환성 덕분에 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 선호되는 프레임워크입니다.
PySpark 프레임워크는 강력한 캐싱과 우수한 디스크 일관성을 제공합니다.
PySpark를 사용하면 메모리에서는 약 100배, 디스크에서는 10배 빠른 높은 데이터 처리 속도를 달성할 수 있습니다.
Python 프로그래밍 언어는 동적으로 유형이 지정되므로 RDD로 작업할 때 도움이 됩니다. 추가 튜토리얼에서는 Python을 사용하여 RDD에 대해 자세히 알아봅니다.
아파치 스파크란 무엇입니까?
아파치 스파크는 오픈 소스 분산 클러스터 컴퓨팅 프레임워크 Apache Software Foundation에서 소개했습니다. 빅데이터 분석, 처리, 계산을 위한 종합 엔진입니다. 빠른 속도와 사용 편의성을 위해 제작되었으며 단순성, 스트림 분석을 제공하고 거의 모든 곳에서 실행됩니다. 실시간으로 데이터를 분석할 수 있습니다. 빅데이터에 대한 빠른 계산을 제공합니다.
그만큼 빠른 계산은 다음과 같은 빅 데이터 작업에 대한 이전 접근 방식보다 빠르다는 것을 의미합니다. 맵리듀스. Apache Spark의 주요 기능은 다음과 같습니다. 인메모리 클러스터 애플리케이션의 처리 속도를 향상시키는 컴퓨팅.
분산 SQL 실행, 데이터 파이프라인 생성, 데이터베이스에 데이터 수집, 기계 학습 알고리즘 실행, 그래프 또는 데이터 스트림 작업 등과 같은 다양한 작업에 사용될 수 있습니다.
왜 PySpark인가?
오프라인과 온라인에서 대량의 데이터가 생성됩니다. 이러한 데이터에는 숨겨진 패턴, 알 수 없는 수정, 시장 동향, 고객 선호도 및 기타 유용한 비즈니스 정보가 포함되어 있습니다. 원시 데이터에서 가치 있는 정보를 추출해야 합니다.
빅데이터에 대해 다양한 유형의 작업을 수행하려면 보다 효율적인 도구가 필요합니다. 거대한 데이터 세트에 대해 여러 작업을 수행하는 다양한 도구가 있지만 이러한 도구는 더 이상 매력적이지 않습니다. 빅데이터를 해독하고 그로부터 이점을 얻으려면 확장 가능하고 유연한 도구가 필요합니다.
스칼라와 PySpark의 차이점
Apache Spark는 공식적으로 Scala 프로그래밍 언어로 작성되었습니다. Python과 Scala의 본질적인 차이점을 살펴 보겠습니다.
| 선생님 | 파이썬 | 스칼라 |
|---|---|---|
| 1. | Python은 해석된 동적 프로그래밍 언어입니다. | 스칼라는 정적으로 유형이 지정된 언어입니다. |
| 2. | Python은 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. | 스칼라에서는 변수와 객체의 유형을 지정해야 합니다. |
| 삼. | 파이썬은 배우고 사용하기 쉽습니다. | Scala는 Python보다 배우기가 약간 어렵습니다. |
| 4. | Python은 해석 언어이기 때문에 Scala보다 느립니다. | 스칼라는 파이썬보다 10배 빠릅니다. |
| 5. | Python은 오픈 소스 언어이며 더 나은 언어를 만들 수 있는 거대한 커뮤니티를 보유하고 있습니다. | Scala도 훌륭한 커뮤니티를 보유하고 있지만 Python보다 규모가 작습니다. |
| 6. | Python에는 수많은 라이브러리와 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 완벽한 도구가 포함되어 있습니다. | 스칼라에는 그러한 도구가 없습니다. |
빅데이터를 처리하는 데 도움이 되는 가장 놀라운 도구 중 하나는 아파치 스파크. 우리는 Python이 데이터 과학자, 데이터 분석 및 다양한 분야에서 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나라는 것을 잘 알고 있습니다. 단순성과 대화형 인터페이스로 인해 데이터 과학자들은 Python을 사용하여 데이터 분석, 기계 학습 및 빅 데이터에 대한 더 많은 작업을 수행할 수 있다고 신뢰합니다.
따라서 Python과 Spark의 조합은 빅 데이터 세계에 매우 효율적일 것입니다. 이것이 바로 Apache Spark 커뮤니티가 다음과 같은 도구를 고안한 이유입니다. 파이스파크 이는 Apache Spark용 Python API입니다.
PySpark의 실제 사용
데이터는 모든 산업에 있어서 필수적인 요소입니다. 대부분의 업계에서는 빅 데이터를 다루며 분석가를 고용하여 원시 데이터에서 유용한 정보를 추출합니다. PySpark가 여러 산업에 미치는 영향을 살펴보겠습니다.
1. 엔터테인먼트 산업
엔터테인먼트 산업은 온라인 스트리밍으로 성장하고 있는 가장 큰 분야 중 하나입니다. 인기 있는 온라인 엔터테인먼트 플랫폼 넷플릭스 실시간 처리를 위해 Apache Spark를 사용하여 고객에게 맞춤형 온라인 영화 또는 웹 시리즈를 제공합니다. 대략 처리됩니다. 하루에 4,500억 개의 이벤트가 서버 측 애플리케이션에서 스트리밍됩니다.
2. 상업 부문
상업 부문에서도 Apache Spark의 실시간 처리 시스템을 사용합니다. 은행 및 기타 금융 분야에서는 Spark를 사용하여 고객의 소셜 미디어 프로필을 검색하고 분석하여 올바른 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있는 유용한 통찰력을 얻고 있습니다.
추출된 정보는 신용 위험 평가, 타겟 광고, 고객 세분화에 사용됩니다.
스파크는 다음과 같은 중요한 역할을 합니다. 사기 탐지 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.
3. 헬스케어
Apache Spark는 이전 의료 보고서 데이터와 함께 환자 기록을 분석하여 퇴원 후 건강 문제에 직면할 가능성이 있는 환자를 식별하는 데 사용됩니다.
4. 무역과 전자상거래
Flipkart, Amazon 등과 같은 주요 전자상거래 웹사이트에서는 타겟 광고를 위해 Apache Spark를 사용합니다. 다음과 같은 다른 웹사이트에서는 알리바바 타겟 제안, 향상된 고객 경험을 제공하고 전반적인 성능을 최적화합니다.
5. 관광산업
관광 산업에서는 Apache Spark를 널리 사용하여 수백 개의 관광 웹사이트를 비교함으로써 수백만 명의 여행자에게 조언을 제공합니다.
이 튜토리얼에서 우리는 PySpark 소개에 대해 배웠고, 추가 튜토리얼에서 PySpark에 대해 더 자세히 배울 것입니다.
전제조건
PySpark를 배우기 전에 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 기본 아이디어가 있어야 합니다. Apache Spark, Hadoop, Scala 프로그래밍 언어, HDFS(Hadoop Distribution File System) 및 Python에 대한 지식이 있으면 매우 도움이 될 것입니다.
청중
PySpark 튜토리얼은 초보자와 전문가를 돕기 위해 설계되었습니다.
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문제
이 PySpark 튜토리얼에서는 어떤 문제도 발견하지 못할 것이라고 확신합니다. 다만, 틀린 부분이 있을 경우 문의 양식에 문제를 게시해 주시기 바랍니다.