PySpark برای مبتدیان – روش پردازش داده ها با Apache Spark و Python

اگر در حال غواصی در دنیای داده های بزرگ هستید، احتمالاً با اصطلاح PySpark برخورد کرده اید.

PySpark ابزاری است که مدیریت و تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ را آسان تر می کند. در این مقاله، اصول اولیه PySpark، مزایای آن و روش شروع کار با آن را خواهیم دید.

Pyspark چیست؟

PySpark یک API پایتون برای Apache Spark است که یک چارچوب پردازش داده بزرگ است.

Spark برای پردازش داده ها و وظایف یادگیری ماشینی در مقیاس بزرگ طراحی شده است. با PySpark می توانید برنامه های Spark را با استفاده از Python بنویسید.

یکی از دلایل اصلی استفاده از PySpark سرعت آن است. PySpark می تواند process داده ها بسیار سریعتر از چارچوب های پردازش داده سنتی است.

این به این دلیل است که Pyspark وظایف را در چندین ماشین توزیع می کند و آن را فوق العاده کارآمد می کند.

مزیت دیگر سهولت استفاده است. اگر با پایتون آشنایی دارید، یادگیری PySpark برای شما آسان است. از سینتکس و کتابخانه‌های آشنای پایتون استفاده می‌کند، بنابراین می‌توانید به سرعت سرعت خود را افزایش دهید.

مقیاس پذیری یکی دیگر از مزایای کلیدی PySpark است. چه با یک مجموعه داده کوچک کار کنید و چه با یک مجموعه عظیم، PySpark می تواند همه آن را مدیریت کند.

Pyspark از یک ماشین به مجموعه ای متشکل از هزاران ماشین مقیاس می شود. این به این معنی است که می توانید از کوچک شروع کنید و با افزایش داده های خود گسترش دهید.

PySpark همچنین با سایر ابزارهای کلان داده مانند Hadoop و Apache Hive به خوبی ادغام می شود. این امر آن را به یک انتخاب همه کاره برای کارهای مهندسی داده تبدیل می کند.

روش کار با Pyspark

حالا بیایید در مورد شروع کار با PySpark صحبت کنیم.

قبل از شروع، باید پایتون و جاوا را نصب کنید روی سیستم شما شما همچنین باید Apache Spark را نصب کنید. می توانید آن را از وب سایت رسمی Spark دانلود کنید.

پس از ایجاد این پیش نیازها، می توانید PySpark را با استفاده از آن نصب کنید pip، نصب کننده بسته پایتون.

pip install pyspark

پس از نصب PySpark، می توانید شروع به استفاده از آن کنید process داده ها.

شما می توانید یک جلسه Spark ایجاد کنید، که نقطه ورود برای هر برنامه Spark است. از آنجا، می توانید داده های خود را در یک DataFrame پایتون بارگذاری کنید.

DataFrame مجموعه ای توزیع شده از داده ها است که در ستون های نامگذاری شده سازماندهی شده اند. DataFrames شبیه جداول موجود در پایگاه داده است و دستکاری داده های شما را آسان می کند.

می توانید عملیات مختلفی را انجام دهید روی DataFrames، مانند فیلتر کردن، گروه بندی و جمع آوری داده ها. PySpark طیف گسترده ای از توابع را برای کمک به شما در انجام این وظایف فراهم می کند.

برای اینکه طعم PySpark را بچشید، به یک مثال ساده نگاه می کنیم.

فرض کنید یک فایل CSV با مقداری داده دارید. می توانید این داده ها را در یک DataFrame بارگذاری کنید و عملیات اصلی را انجام دهید روی آی تی.

ابتدا یک جلسه Spark ایجاد کنید:

from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.builder.appName(“example”).getOrCreate()

سپس، فایل CSV خود را در یک DataFrame بارگذاری کنید:

df = spark.read.csv(“path/to/your/file.csv”, header=True, inferSchema=True)

اکنون می توانید عملیات را انجام دهید روی این DataFrame به عنوان مثال، برای فیلتر کردن داده هایی که یک ستون خاص دارای مقدار مشخصی است، می توانید از:

filtered_df = df.filter(df[“column_name”] == “value”)

همچنین می توانید داده ها را بر اساس یک ستون گروه بندی کنید و مجموع ها را محاسبه کنید، مانند میانگین مقدار یک ستون دیگر:

grouped_df = df.groupBy(“column_name”).agg({“another_column”: “avg”})

اینها تنها چند نمونه از کارهایی است که می توانید با PySpark انجام دهید. این کتابخانه بسیار قدرتمند است و عملکردهای زیادی را برای کمک به شما ارائه می دهد process و داده های خود را تجزیه و تحلیل کنید.

نتیجه

در نتیجه، PySpark یک ابزار فوق العاده برای هر کسی است که با داده های بزرگ کار می کند. این سریع، آسان برای استفاده، مقیاس پذیر است و به خوبی با سایر ابزارهای کلان داده ادغام می شود.

با یادگیری PySpark، می توانید تمام پتانسیل Apache Spark را باز کنید و مهارت های پردازش داده خود را به سطح بالاتری ببرید.

بنابراین، پیش بروید و PySpark را امتحان کنید. از اینکه چقدر می تواند انجام دهد شگفت زده خواهید شد.

امیدواریم از این مقاله لذت برده باشید. برای مقالات بیشتر در زمینه هوش مصنوعی، به turingtalks.ai مراجعه کنید.