Python应用实战案例-pyspark库从安装到实战保姆级讲解

本文详细介绍了PySpark的环境搭建,包括通过pip安装和Spark官网下载解压两种方式。接着讨论了PySpark、Pandas、SQL在数据分析中的作用,以及如何在这些工具间灵活切换。此外,文章还深入讲解了数据透视表的概念,通过实例展示了在Pandas和Spark中实现数据透视表的过程,并提及了SQL中实现数据透视表的复杂性。

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01 pyspark简介及环境搭建

pyspark是python中的一个第三方库,相当于Apache Spark组件的python化版本(Spark当前支持Java Scala Python和R 4种编程语言接口),需要依赖py4j库(即python for java的缩略词),而恰恰是这个库实现了将python和java的互联,所以pyspark库虽然体积很大,大约226M,但实际上绝大部分都是spark中的原生jar包,占据了217M,体积占比高达96%。

由于Spark是基于Scala语言实现的大数据组件,而Scala语言又是运行在JVM虚拟机上的,所以Spark自然依赖JDK,截止目前为止JDK8依然可用,而且几乎是安装各大数据组件时的首选。所以搭建pyspark环境首先需要安装JDK8,而后这里介绍两种方式搭建pyspark运行环境:

1)pip install pyspark+任意pythonIDE

pyspark作为python的一个第三方库,自然可以通过pip包管理工具进行安装ÿ

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