PySpark eğitimi Spark'ın temel ve gelişmiş kavramlarını sağlar. PySpark eğitimimiz yeni başlayanlar ve profesyoneller için tasarlanmıştır.
işaretleme dipnotları
PySpark, Spark'ı kullanmak için Python API'sidir. Spark, büyük veri çözümü için kullanılan açık kaynaklı, küme bilişim sistemidir. Hızlı hesaplama için tasarlanmış, ışık hızında bir teknolojidir.
PySpark eğitimimiz, PySpark Giriş, PySpark Kurulumu, PySpark Mimarisi, PySpark Veri Çerçevesi, PySpark Mlib, PySpark RDD, PySpark Filtresi vb. ile Spark'ın tüm konularını içerir.
PySpark nedir?
PySpark, Python'u Apache Spark ile destekleyen bir Python API'sidir. PySpark'ın sağladığı Py4j kütüphanesi, Bu kütüphanenin yardımıyla Python, Apache Spark ile kolayca entegre edilebilir. PySpark, geniş bir veri kümesiyle çalışması veya bunları analiz etmesi gerektiğinde önemli bir rol oynar. PySpark'ın bu özelliği onu veri mühendisleri arasında oldukça zorlu bir araç haline getiriyor.
PySpark'ın temel özellikleri
PySpark'ın aşağıda verilen çeşitli özellikleri vardır:
PySpark, bellek içi işlemeye odaklandığı için büyük miktarda veri üzerinde gerçek zamanlı hesaplama sağlar. Düşük gecikmeyi gösterir.
PySpark çerçevesi, aşağıdaki gibi çeşitli programlama dilleriyle uyumludur Scala, Java, Python ve R. Uyumluluğu onu büyük veri kümelerinin işlenmesinde tercih edilen çerçeveler haline getirir.
PySpark çerçevesi güçlü önbellekleme ve iyi disk tutarlılığı sağlar.
PySpark, bellekte yaklaşık 100 kat, diskte ise 10 kat daha hızlı olan yüksek veri işleme hızına ulaşmamızı sağlar.
Python programlama dili dinamik olarak yazılmıştır ve bu, RDD ile çalışırken yardımcı olur. Sonraki derste Python kullanarak RDD hakkında daha fazla bilgi edineceğiz.
Apache Spark nedir?
Apache Spark bir açık kaynaklı dağıtılmış küme bilgi işlem çerçevesi Apache Yazılım Vakfı tarafından tanıtıldı. Büyük veri analizi, işlenmesi ve hesaplanması için genel bir motordur. Yüksek hız, kullanım kolaylığı için üretilmiştir, basitlik sunar, akış analizi sunar ve neredeyse her yerde çalışır. Verileri gerçek zamanlı olarak analiz edebilir. Büyük veri üzerinde hızlı hesaplama sağlar.
hızlı hesaplama, Büyük Veri ile çalışmanın önceki yaklaşımlardan daha hızlı olduğu anlamına gelir; Harita indirgeme. Apache Spark'ın ana özelliği bellek içi küme Bir uygulamanın işlem hızını artıran bilgi işlem.
Dağıtılmış SQL'i çalıştırmak, veri işlem hatları oluşturmak, verileri bir veritabanına almak, Makine Öğrenimi algoritmalarını çalıştırmak, grafiklerle veya veri akışlarıyla çalışmak ve daha pek çok şey için kullanılabilir.
Neden PySpark?
Büyük miktarda veri çevrimdışı ve çevrimiçi olarak üretilir. Bu veriler gizli kalıpları, bilinmeyen düzeltmeleri, pazar eğilimlerini, müşteri tercihlerini ve diğer yararlı iş bilgilerini içerir. Ham verilerden değerli bilgilerin çıkarılması gerekmektedir.
Büyük veri üzerinde farklı türdeki işlemleri gerçekleştirmek için daha etkili bir araca ihtiyacımız var. Devasa veri seti üzerinde birden fazla görevi gerçekleştirmek için çeşitli araçlar mevcut ancak bu araçlar artık o kadar çekici değil. Büyük veriyi kırmak ve ondan fayda sağlamak için ölçeklenebilir ve esnek bazı araçlara ihtiyaç vardır.
Scala ve PySpark arasındaki fark
Apache Spark resmi olarak Scala programlama dilinde yazılmıştır. Python ve Scala arasındaki temel farka bir göz atalım.
| Sr. | Python | Scala |
|---|---|---|
| 1. | Python yorumlanmış, dinamik bir programlama dilidir. | Scala statik olarak yazılmış bir dildir. |
| 2. | Python Nesneye Yönelik Programlama dilidir. | Scala'da değişkenin ve nesnelerin tipini belirtmemiz gerekiyor. |
| 3. | Python'un öğrenilmesi ve kullanılması kolaydır. | Scala'nın öğrenilmesi Python'a göre biraz daha zordur. |
| 4. | Python yorumlanan bir dil olduğu için Scala'dan daha yavaştır. | Scala Python'dan 10 kat daha hızlıdır. |
| 5. | Python Açık Kaynaklı bir dildir ve onu daha iyi hale getirecek devasa bir topluluğa sahiptir. | Scala'nın da mükemmel bir topluluğu var ancak Python'dan daha az. |
| 6. | Python çok sayıda kitaplık içerir ve veri bilimi ile makine öğrenimi için mükemmel bir araçtır. | Scala'nın böyle bir aracı yoktur. |
Büyük verilerin işlenmesine yardımcı olan en muhteşem araçlardan biri Apache Spark. Python'un veri bilimcileri, veri analitiği ve çeşitli alanlarda en yaygın kullanılan programlama dillerinden biri olduğunu biliyoruz. Basitliği ve etkileşimli arayüzü nedeniyle, Python kullanarak veri analizi, makine öğrenimi ve büyük veriler üzerinde daha birçok görevi gerçekleştirmek için veri bilimcileri tarafından güveniliyor.
Dolayısıyla Python ve Spark'ın birleşimi büyük veri dünyası için çok verimli olacaktır. Bu nedenle Apache Spark Topluluğu şu adı taşıyan bir araç geliştirdi: PySpark bu Apache Spark için bir Python API'sidir.
PySpark'ın gerçek hayatta kullanımı
Veri her sektör için vazgeçilmez bir şeydir. Endüstrilerin çoğu büyük veriler üzerinde çalışıyor ve ham verilerden yararlı bilgiler çıkarmak için analistleri işe alıyor. PySpark'ın çeşitli endüstriler üzerindeki etkisine bir göz atalım.
1. Eğlence Sektörü
Eğlence sektörü, çevrimiçi yayına doğru büyüyen en büyük sektörlerden biridir. Popüler çevrimiçi eğlence platformu netflix müşterilerine kişiselleştirilmiş çevrimiçi film veya web dizilerini gerçek zamanlı işlemek için Apache Spark'ı kullanır. Yaklaşık olarak işlem yapar. Sunucu tarafı uygulamasında günde 450 milyar olay akışı yapılıyor.
2. Ticari Sektör
Ticari sektör ayrıca Apache Spark'ın Gerçek zamanlı işleme sistemini kullanıyor. Bankalar ve diğer finans alanları, müşterinin sosyal medya profilini almak ve doğru kararı vermenize yardımcı olabilecek yararlı bilgiler elde etmek amacıyla analiz yapmak için Spark'ı kullanıyor.
Çıkarılan bilgiler kredi riski değerlendirmesi, hedefli reklamlar ve müşteri segmentasyonu için kullanılır.
Spark önemli bir rol oynuyor Dolandırıcılık Tespiti ve makine öğrenimi görevlerinde yaygın olarak kullanılır.
3. Sağlık
linux'u çalıştırma komutu
Apache Spark, hangi hastanın klinikten taburcu olduktan sonra sağlık sorunlarıyla karşılaşabileceğini belirlemek amacıyla hasta kayıtlarını önceki tıbbi rapor verileriyle birlikte analiz etmek için kullanılır.
4. Ticaret ve E-ticaret
Flipkart, Amazon vb. gibi önde gelen e-ticaret web siteleri, hedefli reklamcılık için Apache Spark'ı kullanıyor. Diğer web siteleri gibi Ali Baba Hedeflenen teklifler, gelişmiş müşteri deneyimi sağlar ve genel performansı optimize eder.
5. Turizm Endüstrisi
Turizm sektörü, yüzlerce turizm web sitesini karşılaştırarak milyonlarca gezgine tavsiyelerde bulunmak için Apache Spark'ı yaygın olarak kullanıyor.
Bu eğitimde PySpark tanıtımını öğrendik, sonraki eğitimde PySpark hakkında daha fazla bilgi edineceğiz.
Önkoşullar
PySpark'ı öğrenmeden önce bir programlama dili ve çerçeve hakkında temel bir fikre sahip olmalısınız. Apache Spark, Hadoop, Scala programlama dili, Hadoop Dağıtım Dosya Sistemi (HDFS) ve Python hakkında iyi bir bilgiye sahip olmanız çok faydalı olacaktır.
Kitle
PySpark eğitimimiz yeni başlayanlara ve profesyonellere yardımcı olmak için tasarlanmıştır.
Sorunlar
Bu PySpark eğitiminde herhangi bir sorun bulamayacağınıza sizi temin ederiz. Ancak herhangi bir hata varsa lütfen sorunu iletişim formuna yazın.