PySpark - Présentation
Dans ce chapitre, nous allons nous familiariser avec ce qu'est Apache Spark et comment PySpark a été développé.
Spark - Présentation
Apache Spark est un cadre de traitement en temps réel ultra-rapide. Il effectue des calculs en mémoire pour analyser les données en temps réel. Il est entré en image commeApache Hadoop MapReduceeffectuait uniquement un traitement par lots et ne disposait pas d'une fonction de traitement en temps réel. Par conséquent, Apache Spark a été introduit car il peut effectuer le traitement de flux en temps réel et peut également prendre en charge le traitement par lots.
Outre le traitement en temps réel et par lots, Apache Spark prend également en charge les requêtes interactives et les algorithmes itératifs. Apache Spark possède son propre gestionnaire de cluster, où il peut héberger son application. Il exploite Apache Hadoop pour le stockage et le traitement. Il utiliseHDFS (Système de fichiers distribués Hadoop) pour le stockage et il peut exécuter des applications Spark sur YARN ainsi que.
PySpark - Présentation
Apache Spark est écrit en Scala programming language. Pour prendre en charge Python avec Spark, Apache Spark Community a publié un outil, PySpark. En utilisant PySpark, vous pouvez travailler avecRDDsen langage de programmation Python également. C'est à cause d'une bibliothèque appeléePy4j qu’ils sont capables d’y parvenir.
Offres PySpark PySpark Shellqui relie l'API Python au noyau Spark et initialise le contexte Spark. La majorité des scientifiques des données et des experts en analyse utilisent aujourd'hui Python en raison de son riche ensemble de bibliothèques. L'intégration de Python à Spark est une aubaine pour eux.