18、分布式处理技术：从 PySpark 到 MPI 的全面解析

分布式处理技术：从 PySpark 到 MPI 的全面解析

在分布式处理领域，选择合适的工具和技术至关重要。本文将深入探讨 PySpark 和 MPI 在分布式计算中的应用，包括它们的架构、使用方法以及实际案例。

1. PySpark 简介与安装

Apache Spark 是分布式计算领域中最受欢迎的项目之一。它基于 Scala 开发，于 2014 年发布，与 HDFS 集成，相较于 Hadoop MapReduce 框架具有诸多优势和改进。Spark 支持交互式数据处理，并为 Java、Scala 和 Python 等编程语言提供 API。由于其独特的架构，特别是能够将结果存储在内存中，Spark 通常比 Hadoop MapReduce 更快。

1.1 安装 PySpark

手动安装 PySpark 需要安装 Java 和 Scala 运行时，从源代码编译项目，并配置 Python 和 Jupyter notebook。更简单且不易出错的方法是使用 Docker 容器中预先配置好的 Spark 集群。
- 下载 Docker：访问 https://www.docker.com/ 下载 Docker。
- 构建 Spark 集群：在包含 Dockerfile 的代码目录中执行以下命令：

$ docker build -t pyspark

• 启动 Spark 和 Jupyt