Python与大数据:PySpark技术介绍与总结
off999 2025-05-28 19:37 13 浏览 0 评论
PySpark介绍
PySpark 是 Apache Spark 的 Python API，允许使用 Python 编写 Spark 应用程序。它是大数据处理和分布式计算的重要工具之一，广泛用于数据清洗、ETL、机器学习和数据分析等场景。
一、什么是 Spark？
Apache Spark 是一个开源的、快速的、通用的大数据处理引擎，支持批处理、流处理、图计算和机器学习等功能，主要特点有：
- 内存计算：比传统的 Hadoop MapReduce 快得多。
- 分布式计算框架：可以在大规模集群上处理 TB、PB 级数据。
- 多语言支持：支持 Java、Scala、Python（PySpark）、R 等。
二、PySpark 的优势
特性 | 说明 |
易用性 | 使用 Python 编程，无需掌握复杂的 Scala/Java。 |
分布式计算能力 | 处理海量数据，执行任务速度快。 |
集成丰富 | 可与 Hadoop、Hive、HDFS、Kafka、MySQL 等集成。 |
支持机器学习 | 提供 MLlib 库用于机器学习任务。 |
三、PySpark 的核心组件
- SparkContext (sc)PySpark 的主入口，用于连接 Spark 集群，创建 RDD。
- RDD（弹性分布式数据集）Spark 最基本的数据抽象，是一个不可变、分布式的数据集合。
- DataFrame类似 Pandas 的结构，提供结构化数据操作（更推荐）。
- SparkSession (spark)DataFrame 和 SQL 的入口，替代旧版本的 SQLContext、HiveContext。
- Spark SQL用 SQL 查询 DataFrame。
- MLlib分布式机器学习库。
- Structured Streaming实时流式数据处理。
四、简单示例
from pyspark.sql import SparkSession
# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName("PySparkExample") \
.getOrCreate()
# 创建 DataFrame
data = [("Alice", 21), ("Bob", 25), ("Cathy", 29)]
df = spark.createDataFrame(data, ["name", "age"])
# 操作 DataFrame
df.filter(df.age > 22).show()输出结果：
+-----+---+
| name|age|
+-----+---+
| Bob| 25|
|Cathy| 29|
+-----+---+五、典型应用场景
- 大规模日志分析
- 数据仓库 ETL 处理
- 实时流数据处理
- 机器学习训练与预测
- 推荐系统、行为分析等大数据场景
六、PySpark 与 Pandas 对比
特性 | PySpark | Pandas |
数据规模 | 大数据（分布式） | 单机内存限制 |
性能 | 分布式高性能 | 单线程慢 |
学习曲线 | 中等 | 简单 |
场景 | 企业级大数据分析 | 小数据分析、数据探索 |
如需深入学习 PySpark，可以从以下方面入手：
- RDD 与 DataFrame 的转换与操作
- SQL 查询与数据分析
- 分布式机器学习与模型训练
- 与 Hadoop、Hive 的集成
- Structured Streaming 流处理
相关推荐
- 实战:用 Python+Flask+Echarts 构建电商实时数据大屏
-
在电商运营中，实时掌握销售趋势、用户行为等核心数据是决策的关键。本文将从实战角度，详解如何用Python+Flask+Echarts技术栈，快速搭建一个支持实时更新、多维度可视化的电商数据大屏，帮...
- DeepSeek完全使用手册:从新手到高手的2000字实操指南
-
一、工具定位与核心功能矩阵（200字）DeepSeek是一款专注于深度推理的强大AI助手，其功能丰富多样，可归纳为4大能力象限：plaintext差异化优势：DeepSeek支持最长达16Ktok...
- Python绘制可爱的图表 cutecharts
-
一个很酷的python手绘样式可视化包——可爱的图表cutecharts。Cutecharts非常适合为图表提供更个性化的触感。Cutecharts与常规的Matplotlib和Seabo...
- 第十二章:Python与数据处理和可视化
-
12.1使用pandas进行数据处理12.1.1理论知识pandas是Python中最常用的数据处理库之一，它提供了高效的数据结构和数据分析工具。pandas的核心数据结构是Serie...
- 5分钟就能做一个Excel动态图表，你确定不学学?(纯gif教学)
-
本文说明下图是一个比较酷炫的Excel动态图表，最难的部分就是用到了一个复选框控件。其实这个控件我很早就见过，但是不会用呀！望洋兴叹。这次呢，我也是借着这个文章为大家讲述一下这个控件的使用。本文没有...
- Python数据可视化:从Pandas基础到Seaborn高级应用
-
数据可视化是数据分析中不可或缺的一环，它能帮助我们直观理解数据模式和趋势。本文将全面介绍Python中最常用的三种可视化方法。Pandas内置绘图功能Pandas基于Matplotlib提供了简洁的绘...
- 如何使用 Python 将图表写入 Excel
-
将Python生成的图表写入Excel文件是数据分析和可视化中常见的需求。Python提供了多种库（如matplotlib、openpyxl和xlsxwriter）来实现这一功能。本文...
- Excel 图表制作太痛苦?用 Python 生成动态交互图表
-
做个动态图表花了3小时？你该换方法了！上周帮销售部做季度汇报图表，Excel操作把我整崩溃了——插入折线图后发现数据源选错，重新选择又得调格式想做动态筛选图表，捣鼓"开发工具"...
- Python Matplotlib 入门教程:可视化数据的基石
-
一、简介Matplotlib是Python中最流行的数据可视化库，提供从简单折线图到复杂3D图形的完整解决方案。其核心优势在于：o灵活性强：支持像素级样式控制o兼容性好：与NumPy、Pa...
- 20种Python数据可视化绘图 直接复制可用
-
本文介绍20种python数据绘图方法，可直接用于科研绘图或汇报用图。1.折线图(LinePlot)-描述数据随时间或其他变量的变化。importmatplotlib.pyplotasp...
- Python os模块完全指南:轻松玩转文件管理与系统操作
-
Pythonos模块完全指南：轻松玩转文件管理与系统操作os模块是Python与操作系统对话的"瑞士军刀"，学会它能让你轻松管理文件、操控路径、获取系统信息。本教程通过场景化案例+...
- Python中h5py与netCDF4模块在Anaconda环境的下载与安装
-
本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作息息相关的模块，应用...
- python中的模块、库、包有什么区别?
-
一文带你分清Python模块、包和库。一、模块Python模块(Module)，是一个Python文件，以.py结尾，包含了Python对象定义和Python语句。模块能定义函数，类和变...
- centos7 下面使用源码编译的方式安装python3.11
-
centos7下面使用源码编译的方式安装python3.11，步骤如下：cd/root#只是将python3.11的安装包下载到/root目录下wgethttps://www.python.o...
- Python其实很简单 第十四章 模块
-
模块是一组程序代码，可以是别人已经写好的，也可以是自己编写的，但都是已经存在的，在编程时直接使用就可以了。模块机制的最大好处就是程序员不再编写重复的代码，而直接利用已有的成果，这样就能将更多的精力投入...
欢迎 你 发表评论:
- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- python计时 (73)
- python安装路径 (56)
- python类型转换 (93)
- python进度条 (67)
- python吧 (67)
- python的for循环 (65)
- python格式化字符串 (61)
- python静态方法 (57)
- python列表切片 (59)
- python面向对象编程 (60)
- python 代码加密 (65)
- python串口编程 (77)
- python封装 (57)
- python读取文件夹下所有文件 (59)
- java调用python脚本 (56)
- python操作mysql数据库 (66)
- python获取列表的长度 (64)
- python接口 (63)
- python调用函数 (57)
- python多态 (60)
- python匿名函数 (59)
- python打印九九乘法表 (65)
- python赋值 (62)
- python异常 (69)
- python元祖 (57)