spark python 예제

August 2, 2019  |  No Comments  |  by admin  |  Uncategorized

양조장과 함께 스파크를 설치하지 않았고 위에 나열된 지침에 따라 SPARK_HOME에 pathpark.init()를 추가해야 할 수 있습니다. SPARK_HOME이 있는 위치가 아직 의심스러시면 findspark.find()를 호출하여 스파크가 설치된 위치를 자동으로 감지할 수 있습니다. 그리고이 그래프와 함께, 우리는이 PySpark 튜토리얼 블로그의 끝에 와서. Spark에서 DataFrame은 명명된 열로 구성된 데이터의 분산 컬렉션입니다. 사용자는 DataFrame API를 사용하여 데이터 처리를 위한 특정 절차를 제공하지 않고도 외부 데이터 원본과 Spark의 기본 제공 분산 컬렉션모두에서 다양한 관계형 작업을 수행할 수 있습니다. 또한, DataFrame API를 기반으로 하는 프로그램은 Spark의 내장 최적화 프로그램인 Catalyst에 의해 자동으로 최적화됩니다. 단계 6: 다음 명령을 사용 하 여 스파크 설치를 확인 하 고 너희들이 PySpark는 무엇의 아이디어를 가지고 희망, 왜 파이썬은 스파크에 가장 적합, RDD와이 Pyspark와 기계 학습의 엿볼이 PySpark 튜토리얼 블로그. 축하합니다, 당신은 더 이상 PySpark에 초보자가 아닙니다. PySpark에 대해 자세히 알아보고 다양한 산업 사용 사례를 이해하려면 파이썬 블로그를 통해 스파크를 살펴보십시오.

RDD로 작업하는 동안 발생할 수 있는 단점 때문에 DataFrame API는 쿼리 언어를 사용하여 데이터를 조작할 수 있는 더 높은 수준의 추상화를 제공합니다. 이 상위 수준 추상화는 데이터와 스키마를 나타내는 논리적 계획입니다. 즉, 데이터와 상호 작용하는 프런트 엔드가 훨씬 쉬워집니다! 논리 계획은 실행을 위한 실제 계획으로 변환되기 때문에 Spark가 원하는 작업을 수행하는 가장 효율적인 방법을 파악할 수 있도록 하기 때문에 실제로 작업 할 때 작업할 때 수행하는 작업에 훨씬 더 가깝습니다. 할 수 있습니다. SparkSession을 빌드할 때 더 많은 옵션이 보려면 빌더 API를 확인하십시오. 와우. 당신이 끝까지 그것을 만든 경우 당신에게 소품. 분산 컴퓨팅 및 스파크의 용어부터 PySpark의 데이터 탐색 및 데이터 모델링 기술 구현에 이르기까지 수많은 새로운 개념에 노출되었습니다.

이 가이드가 Spark와 함께 계속 작업할 때 리소스가 될 수 있기를 바랍니다! 구성 설정을 완료하고 기본적으로 스파크에 의해 수행되는 SparkContext 개체를 시작한 후 PySpark에서 실행하려는 응용 프로그램의 파일에 와서 제공된 SparkFiles라는 기능을 사용하는 방법을 이해해 보겠습니다. 스파크에 의해 말했다 파일을 업로드 할 수 있습니다. 빅 데이터 세트에서는 reduceByKey(), 결합ByKey(또는 foldByKey()와 같은 다른 기능을 사용하는 것이 좋습니다. groupByKey()를 사용하면 모든 키-값 쌍이 클러스터에서 섞여 있습니다. 많은 불필요한 데이터가 네트워크를 통해 전송되고 있습니다. 또한 메모리에 들어갈 수 있는 것보다 더 많은 데이터가 단일 컴퓨터에 섞이면 데이터가 디스크에 유출됩니다.

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