pyspark 好用多了，放弃scala

最新推荐文章于 2024-09-05 14:11:37 发布
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#scala #java #人工智能

本文介绍如何在Windows环境下正确安装和使用PySpark 2.3，避免使用可能存在问题的2.4版本。文章提供了Py4J作为Python与Java间桥梁的详细资源链接，包括访问Java集合和数组的方法。同时，推荐使用OpenJDK 11以确保环境兼容性和稳定性。

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PySpark与Java/Scala交互中的一些常用的Spark对象
Lestat.Z.的博客
05-04 833
一些常用的Spark对象前言一些常用的Spark对象SparkContextSQLContextRDDSDataFrames参考资料 前言 在PySpark中调用Scala/Java代码时，我们会遇到一些负载的对象需要传递，例如一些spark对象。在环境之间(Python / Java)传递时，我们必须将Spark对象显式地包装/提取到java对象中。 下面是一些常用的Spark对象。 一些常用的...
如何在PySpark中调用Scala/Java代码
Lestat.Z.的博客
05-04 2466
前言 虽然有充分的理由使用Python API开发Spark应用程序，但不可否认的是Scala是Spark的原生语言，有一些功能或第三方库并没有直接提供python版本。 那么当我们想要使用一些PySpark不支持的功能，或者只是想在Python应用程序中使用Scala库该怎么办呢？ 下面的示例展示了如何在PySpark应用程序中调用Scala代码。 示例 Pyspark在解释器和JVM之间建立了...
Spark环境中Python和Scala对比
DataWizard
09-24 1619
Spark环境中Python和Scala对比 1.性能对比 由于Scala是基于JVM的数据分析和处理，Scala比Python快10倍。当编写Python代码用且调用Spark库时，性能是平庸的，但如果程序涉及到比Python编码还要多的处理时，则要比Scala等效代码慢得多。Python解释器PyPy内置一个JIT（及时）编译器，它很快，但它不提供各种Python C扩展支持。在这样的情况下，对库的C扩展CPython解释器优于PyPy解释器。 使用Python在Spark的性能开销超过Scala，但其
震惊！不需hadoop环境运行scala和pyspark程序
qq_33805714的博客
05-21 270
Databricks官方是这样描述Databricks优势的：像Databricks这样的云平台提供了一套集成的、主机托管的解决方案，消除了企业采用Spark和确保大数据项目成功所面临的这三大障碍。我们为你提供了全面管理和调优的Spark集群，开发Spark的一群专家在大力支持。我们的平台为你提供了一种互动式工作区域，以便探查、可视化、合作和发布。如...
我为什么放弃scala
iteye_15055的博客
08-04 1519
说起来放弃scala已经快一年多了吧，今天早上突然心有所感，觉得还是写出来记录一下吧。   首先呢，所谓放弃，其实也不完全，我手上还有新作的代码仍然是选择scala的，因为scala支持多行字符串，而我的某些程序几乎80%的代码都是sql，scala代码只是作为胶水存在，这个情况下，scala显然比java方便。不过，因为多行字符串选择scala这样的理由显然太特殊了，所以从一般意义上说，我...
【Spark+NLP】18、pyspark的安装和使用
PrincessLin的专栏
09-25 725
写在前面： nlp卡在cnn有一个星期了，遇到种种困难无法决定使用哪门语言来写： 1、scala： 优点：在spark环境下，scala是主流、速度最快、代码最简洁的语言，word2vec就是用的它。 缺点：用scala写神经网络没有现成的方法！（word2vec在spark-mllib库中有现成的直接用） 让新手纯手写感觉天方夜谭！ 网上资料...
win7+PySpark1.5.0下的pyspark crash for large dataset和bound method PipelinedRDD.count of PythonRDD[218]
yoyowyx401的博客
03-24 1566
解决win7+Python2.7.5+Spark1.5.0环境下出现的pyspark crash for large dataset和bound method PipelinedRDD.count of PythonRDD[218] at RDD at PythonRDD.scala:43报错
jupyter pyspark py4j.java_gateway:An error occurred while trying to connect to the Java server问题
chengjj2001的博客
02-09 9134
问题：通过docker方式启动jupyter notebook，通过yarn client方式创建spark session报错误 ConnectionRefusedError: [Errno 111] Connection refused ERROR:py4j.java_gateway:An error occurred while trying to connect to the Java server (127.0.0.1:44353) 问题定位： vi /tmp/jupyter_cons.
CDH6.3中HUE的配置，集成mysql,hive,hbase,spark,sparksql,pyspark
zld_555的博客
11-22 3933
CDH集成环境里开启hue组件，只需要在《hue_safety_valve.ini 的 Hue 服务高级配置代码段（安全阀）》里写入配置文件即可正常工作， 然后按照需要的服务，安装服务。 最终看起来很是挺轻松的，但是详细的说明教程还真是多，再加上版本问题。参考各位大佬的教程，对照官方文档（给差评）整理记录。 集成hive服务 hive服务里开启hiveserver2服务 hue配置里声明服务地址...
Spark读入ProtoMessage并写出为Parquet
smart_ferry的博客
09-18 769
Spark如何快速将ProtoMessage写出为Parquet
scala与spark基础
01-03
本资源收集了scala与大数据spark的基础的学习笔记，有兴趣的同学可以下载学习
使用pyspark统计在线人数
05-22
使用pyspark的API，从hdfs中读取csv文件，并把统计的在线人数信息按日期分区插入到hive表中
为什么学习大数据框架Spark要用Python而不是用Scala
m0_59235245的博客
05-29 2981
Apache Spark，它是用于大数据分析、处理和计算的通用引擎。与MapReduce相比，它具有几个优点：它更快、更易于使用、简单，并且几乎可以在任何地方运行。它具有用于 SQL、机器学习和流式传输的内置工具，这使其成为 IT 行业中非常流行和最受欢迎的工具之一。 那么学习大数据框架Spark，最好学哪种语言呢？关于python和scala，两者一直争论不休。 虽然说Spark是用scala进行开发的，但是如果你不做spark源码贡献，二次开发，基本上就不需要学scala，或者你不需要看spark源码，
查看pyspark的源码自己的一些见解
(:
10-17 390
pyspark是Spark的PythonAPI 几个重要的类 Spark的RDD变成 SparkConf 用来配置Spark，SparkConf直接设置的任何参数优先于系统属性。 常用的方法： setMaster：设置要连接的主url setAppName：设置应用的名称 set：设置配置属性（以字典的形式）。将其他的set**方法写进一个字典 SparkContext SparkContext是Spark功能的入口 SparkContext()的初始化方法可以以参数来配置Spark，但是
Scala 和 Spark 大数据分析（九）
龙哥盟
07-23 1258
Python 是最受欢迎的通用编程语言之一，具有许多令人兴奋的特性，可用于数据处理和机器学习任务。为了从 Python 中使用 Spark，最初开发了 PySpark 作为 Python 到 Apache Spark 的轻量级前端，并使用 Spark 的分布式计算引擎。在本章中，我们将讨论使用 Python IDE（如 PyCharm）从 Python 中使用 Spark 的一些技术方面。许多数据科学家使用 Python，因为它具有丰富的数值库，具有统计、机器学习或优化的重点。
个人对 PySpark 的看法和见解
Gscsd的博客
12-07 7241
1. 介绍下为什么重新写pyspark的博客 很久没写过关于pyspark的博客了，最近工作中要用到，所以就重新捡起来了，事先说一下，我pyspark也不怎么样，一边看官网、一边自己查资料并总结出来的，有些大牛喜欢看源码，对于我们这些人来说，会用就行，什么原理暂时不说，等学会了有时间再去看，我自己从最开始的方法写起，一个算子一个博客，结合他人的思路来多方面的介绍这个算子。 ...
大数据之对于spark用scala还是python
代妈炼金术师
02-18 1006
总结起来，在决定使用哪种语言时，如果考虑性能、底层控制和Spark生态系统紧密集成，则Scala可能是更好的选择；而如果看重广泛的社区支持、丰富的数据分析工具包及易用性，则Python（PySpark）是一个不错的选择。具体到日常工作中，许多团队会根据项目特点和团队成员能力灵活选用这两种语言。Apache Spark支持多种编程语言，包括Scala、Python（PySpark）、Java和R。选择使用Scala还是Python主要取决于项目需求、团队技能以及个人偏好等因素。
Linux CentOS安装PySpark3.5（单机版）详细教程及机器学习实战
weixin_44458771的博客
09-05 2197
PySpark 是 Apache Spark 的 Python 接口，提供了一套丰富的 API，用于进行分布式数据处理、机器学习和复杂的数据分析任务。它允许 Python 开发者利用 Spark 的并行计算和内存计算能力，处理大规模数据集。PySpark 提供了 DataFrame、DataSet 和 RDD 等数据结构，以及各种算子，用于数据的读取、转换和计算。
【ML】第 2 章：PySpark 简介
sikh_0529的博客
01-08 2127
通常，您会想要控制跟随并提供您的自定义模式。这使得代码本身的协作和可重复性成为可能。它还可以节省您以后调试问题的宝贵时间。那么，如何使用 Spark 做到这一点？您将需要创建一个 StructType() 并在阅读期间将其作为所需模式传递给阅读器。在结构类型中，使用专用 API 添加所有列名称和类型。在上面的示例中，添加功能中有 True。这意味着该值可以为空。
pyspark能替代scala吗
最新发布
04-20
<think>嗯，用户现在想了解PySpark和Scala在Spark生态中的使用场景对比，以及是否可以用PySpark替代Scala。首先，我需要回顾一下这两种语言在Spark中的基本情况和各自的优缺点。 首先，PySpark是Spark的Python API，而Scala是Spark的原生语言。根据之前的引用资料，PySpark已经被广泛应用在数据采集、清洗、分析等场景，比如生态风险预测、篮球数据分析等[^3]。而Scala因为运行在JVM上，性能通常更好，适合处理大规模数据和复杂计算[^1][^2]。 接下来，用户可能需要知道两者的具体差异，比如性能、开发效率、生态系统支持等。比如，Python的语法简洁，适合快速开发，但可能在性能上不如Scala。另外，Scala能够直接访问Spark的最新API和底层优化，而PySpark有时会有延迟[^1][^3]。 然后要考虑用户的实际应用场景。如果他们的团队熟悉Python，且处理的数据量不是特别大，或者需要快速迭代和机器学习库的支持，PySpark可能更合适。反之，如果需要处理实时流数据或超大规模数据，Scala可能更优[^2][^3]。 还需要提到两者的兼容性和维护情况。Spark依然支持Scala 2.x的企业级应用，而PySpark随着Spark 3的更新也在不断改进[^1]。此外，混合编程的可能性也是一个点，比如核心部分用Scala，上层应用用Python，结合两者的优势[^3]。 用户可能还关心社区支持和学习曲线。Python的社区庞大，资源丰富，而Scala虽然学习曲线陡峭，但在大数据领域有深厚积累。这些因素都会影响选择。 最后，要总结替代性分析的结论，明确PySpark在大多数场景可以替代Scala，但在高性能和复杂处理上仍需Scala。需要根据具体需求来决定，不能一概而论。</think>### PySpark与Scala在Spark生态中的适用场景对比及可替代性分析 #### 一、核心差异对比 1. **性能特性** - **Scala**：作为Spark原生开发语言，直接运行于JVM，执行效率接近原生Java代码。在$shuffle$操作、$RDD$迭代计算等场景下性能优势明显，适合处理$TB$级以上数据量[^1]。 - **PySpark**：通过Python API调用Spark内核，底层通过`Py4J`库与JVM通信，存在序列化/反序列化开销。性能差距在简单ETL任务中约$10\%-30\%$，复杂计算可能达到$50\%$以上[^3]。 2. **开发效率** - **Scala**：强类型语言需编译，但支持函数式编程，适合构建复杂数据处理流水线，例如： ```scala val result = spark.read.parquet("data.parquet") .filter($"age" > 30) .groupBy("department").agg(avg($"salary")) ``` - **PySpark**：动态类型特性支持快速迭代，与Python生态无缝集成（如`Pandas`、`NumPy`），适合机器学习场景： ```python from pyspark.ml import Pipeline pipeline = Pipeline(stages=[tokenizer, hashingTF, lr]) ``` 3. **API覆盖度** - **Scala**：第一时间支持Spark新特性（如结构化流$watermark$机制），可直接操作`Dataset[T]`等高级API。 - **PySpark**：部分高阶功能存在延迟（如早期`Structured Streaming`的`foreachBatch`支持较晚），通过`spark.sql()`变通实现。 #### 二、典型场景替代性分析 | 场景类型 | Scala适用性 | PySpark适用性 | 替代建议 | |-------------------------|-------------|---------------|-------------------------| | 实时流处理（毫秒级延迟）| ★★★★★ | ★★★☆☆ | Scala不可替代 | | 大规模ETL（TB级+） | ★★★★★ | ★★★★☆ | 简单ETL可替代 | | 机器学习流水线 | ★★★☆☆ | ★★★★★ | PySpark更优 | | 图计算（GraphX） | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | Scala不可替代 | #### 三、混合编程实践 可通过`spark-submit`提交混合任务包，例如： - **核心计算层**：用Scala实现高性能算子 ```scala object DataProcessor { def optimizeFilter(df: DataFrame): DataFrame = df.filter(col("flag") === 1) } ``` - **应用层**：通过PySpark调用并整合Python生态 ```python from pyspark.sql import DataFrame jvm_df = spark._jvm.DataProcessor.optimizeFilter(df._jdf) processed_df = DataFrame(jvm_df, spark) ``` #### 四、决策建议 1. **优先选择PySpark**：当满足以下条件时 - 数据规模<$100$TB且非实时场景 - 团队具备Python优势但缺乏JVM经验 - 需整合`TensorFlow`/`PyTorch`等AI框架[^3] 2. **必须使用Scala**：当涉及 - 自定义`AccumulatorV2`等底层扩展 - 需要精确控制内存管理的场景 - 与`Kafka`/`HBase`深度集成的实时系统
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