Che cos'è Pyspark?
Interfaccia di Python per Apache Spark che consente l'elaborazione distribuita dei dati tramite operazioni DataFrame, pipeline ML e analisi in streaming su larga scala
- Combina la semplicità di Python con la potenza di elaborazione distribuita di Spark, offrendo DataFrame, query SQL e compatibilità con l'API Pandas per un'analisi e un'ingegneria dei dati scalabili.
- Supporta lo streaming strutturato per l'elaborazione dei dati in tempo reale, MLlib per l'apprendimento automatico su larga scala e un'integrazione perfetta con l'ottimizzatore Catalyst di Spark e il motore di esecuzione Tungsten.
- Abilita la valutazione lazy e le trasformazioni immutabili che creano piani di esecuzione efficienti, con azioni che attivano l'elaborazione distribuita tra i nodi del cluster per l'elaborazione di enormi set di dati.
Che cos'è PySpark?
Apache Spark è scritto in linguaggio di programmazione Scala. PySpark è stato lanciato per supportare la collaborazione fra Apache Spark e Python; si tratta sostanzialmente di un'API Python per Spark. Inoltre, PySpark aiuta a interfacciarsi con Resilient Distributed Dataset (RDD) nel linguaggio di programmazione di Apache Spark e Python. Questo è possibile grazie alla libreria Py4j.
Py4J è una libreria molto diffusa, integrata in PySpark, che consente a Python di interfacciarsi dinamicamente con oggetti JVM. PySpark offre diverse librerie per scrivere programmi efficienti. Inoltre, esistono molte altre librerie esterne compatibili. Eccone alcune.
PySparkSQL
Libreria PySpark per eseguire analisi tipo SQL su grandi quantità di dati strutturati o semi-strutturati. Con PySparkSQL si possono eseguire anche query SQL. Inoltre, può essere collegata ad Apache Hive. Si può applicare anche HiveQL. PySparkSQL è un wrapper che avvolgere il core di PySpark. PySparkSQL ha introdotto il DataFrame, una rappresentazione tabellare di dati strutturati simile alla tabella di un sistema di gestione di database relazionali.
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mllib
MLlib è un wrapper che avvolge PySpark ed è la libreria di machine learning di Spark. Questa libreria sfrutta la tecnica di parallelismo dei dati per memorizzare i dati e lavorare con essi. L'API di machine learning messa a disposizione dalla libreria MLlib è molto facile da usare. MLlib supporta molti algoritmi di machine learning per classificazione, regressione, clustering, filtraggio collaborativo, riduzione della dimensionalità e primitive di ottimizzazione sottostanti.
GraphFrames
GraphFrames è una libreria appositamente creata per l'elaborazione di grafici che offre un set di API per l'analisi efficiente di grafici, utilizzando il core di PySpark e PySparkSQL. È ottimizzata per il calcolo distribuito veloce. Vantaggi dell'utilizzo di PySpark: • Python è molto semplice da apprendere e implementare. • Mette a disposizione API semplici e complete. • Python migliora notevolmente la leggibilità del codice, la manutenzione e la familiarità. • Offre diverse opzioni per la visualizzazione dei dati, che risulta invece più difficile con Scala o Java.
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