PySpark数据处理过程简析

AI天才研究院

已于 2023-08-06 03:31:18 修改

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分类专栏： Python实战文章标签：自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计

于 2023-08-06 02:01:03 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/universsky2015/article/details/132126774

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PySpark是Apache Spark的Python API，用于分布式数据处理，支持Hadoop和云存储的数据源。本文介绍了PySpark的核心概念，如SparkContext、RDD、Transformation和Action，重点讲解了Spark SQL的DataFrames和Datasets，以及如何使用SQL进行数据查询和可视化。此外，还涵盖了Spark MLlib的机器学习算法和GraphX的图分析。通过实例展示了如何计算Pi、Word Count以及使用决策树处理图像数据。

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作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，可以用 Python 进行分布式数据处理，它在内存中利用了 Apache Hadoop YARN 资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark 可以直接使用 Hadoop 文件系统、HDFS 来存储数据，也可以通过 S3、GCS、ADLS 等云存储平台保存数据。因此，在不同的数据源之间移动数据时，只需要复制一次数据就可以完成处理。PySpark 主要用于批处理、流处理和机器学习等多种应用场景，且与 Scala 和 Java 等语言兼容。
2.基本概念
在 PySpark 中，主要涉及以下几个概念：
1）SparkContext：
SparkContext 是 PySpark 的入口点，可以通过它访问集群上所有可用资源。用户可以在该对象上调用相关方法来创建 RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性数据集），或从外部数据源导入数据。
2）RDD：
RDD（Resilient Distributed Datasets，弹性数据集）是 PySpark 数据模型，是分布式数据的不可变集合，元素可以并行计算。每个 RDD 由一个可选的分区列表组成，每个分区代表一个节点