2025 年从头开始学习 PySpark：完整指南

[ujjal22]

什么是 PySpark？
PySpark 是两种强大技术的组合：Python 和 Apache Spark。

Python是软件开发中使用最广泛的编程语言之一，特别是对于数据科学和机器学习而言，主要是由于其易于使用且语法简单。

另一方面，Apache Spark是一个可以处理大量非结构化数据的框架。 Spark 是使用 Scala 构建的，这种语言可以让我们更好地控制它。但是，Scala 并不是数据专业人士中流行的编程语言。因此，PySpark 就是为了克服这个漏洞而创建的。

PySpark 提供易于使用的 API 和界面来与 Spark 交互。利用 Python 的简单性和灵活性，让更广泛的受众能够进行大数据处理。

PySpark 为何如此受欢迎？
近年来，PySpark 已成为需要处理大量数据的数据专业人员的重要工具。我们可以通过几个关键因素来解释它的受欢迎程度：

易于使用：PySpark 使用熟悉的 Python 语法，使像我们这 萨尔瓦多电话数据 样的数据专业人士更容易使用。
速度和效率：通过在机器集群之间分配计算，PySpark 可以高速处理巨大的数据集。
可扩展性：PySpark 适应不断增长的数据量，使我们能够通过添加更多计算资源来扩展应用程序。
多功能性：为从数据操作到机器学习的不同任务提供广泛的库生态系统。
强大的社区：我们可以依赖一个庞大而活跃的社区，当我们面临问题和挑战时，它为我们提供支持和资源。
pyspark 受欢迎的因素

PySpark 还允许我们利用现有的 Python 知识和库。我们可以轻松地将它与Pandas和Scikit-learn等流行工具集成，它允许我们使用各种数据源。

PySpark 主要特点
PySpark 专为大数据和机器学习而创建。但哪些特征使其成为管理大量数据的强大工具呢？让我们看看它们：

弹性分布式数据集 (RDD)：这些是 PySpark 的基本数据结构。多亏了它们，数据转换、过滤和聚合可以并行完成。
数据帧和 SQL：在 PySpark 中，DataFrame 代表构建在 RDD 之上的更高级别的抽象。我们可以将它们与 Spark SQL 和查询一起使用来执行数据操作和分析。
机器学习库：使用PySpark 的 MLlib，我们可以构建和使用可扩展的机器学习模型来完成分类和回归等任务。
支持不同的数据格式：PySpark 提供了库和 API 来读取、写入和处理不同格式的数据，例如 CSV、JSON、Parquet、Avro 等。
容错性：PySpark 跟踪每个 RDD。如果节点在执行期间发生故障，PySpark 将使用该跟踪信息重建丢失的 RDD 分区。因此，数据丢失的风险很小。
内存中处理：PySpark 将中间数据存储在内存中，减少了对磁盘操作的需求，进而提高了数据处理性能。
流式处理和实时处理：我们可以利用Spark Streaming组件实时处理数据流并执行近实时分析。
为什么学习 PySpark 如此有用？
数据量只会增加。如今，数据处理、数据分析和机器学习任务涉及处理大量数据。我们需要使用强大的工具来高效、快速地处理数据。 PySpark 就是其中之一。