pyspark 下载

时间: 2023-10-19 09:35:01 浏览: 91

Learning pyspark

### 学习 PySpark #### 一、理解 Spark ##### Apache Spark 是什么？ Apache Spark 是一个开源的大数据处理框架，支持高效的数据处理任务，包括批处理、实时数据流处理、机器学习以及图形处理等场景。它能够运行在独立的集群模式中，也可以运行在 Hadoop 或者其他分布式文件系统上。 ##### Spark Jobs 和 APIs - **Spark Jobs**：Spark 应用程序的核心是 Job，Job 是由一系列的 RDD 转换操作和行动操作组成的。 - **APIs**：Spark 提供了一系列丰富的 API，包括 Scala、Java、Python 和 R 等语言接口，以便开发者可以根据不同的编程习惯选择合适的开发环境。 ##### 执行过程 Spark 的执行过程主要包括以下几个步骤： 1. **创建 SparkContext**：应用程序通过创建 SparkContext 来启动 Spark 应用程序。 2. **创建 RDD**：通过读取外部数据源或者现有 RDD 的转换操作来创建新的 RDD。 3. **执行 Action**：当执行一个 Action 操作时，Spark 才真正开始执行计算任务，并将结果返回给驱动器程序。 ##### Resilient Distributed Dataset (RDD) - **定义**：RDD（Resilient Distributed Dataset）是一种只读的分区记录集合，可以分布在多个节点上进行并行计算。 - **特点**： - **容错性**：RDD 自动恢复丢失的数据分区。 - **可扩展性**：RDD 可以轻松地在更多的节点上扩展计算。 - **性能优化**：通过惰性计算和缓存机制提高性能。 ##### DataFrames - **定义**：DataFrame 是一种结构化的数据集，类似于关系型数据库中的表，具有固定的列和数据类型。 - **优势**： - **易于使用**：提供高级 API，简化了数据处理逻辑。 - **性能优化**：内置的 Catalyst 优化器可以自动优化执行计划。 ##### Datasets - **定义**：Dataset 是 DataFrame 的升级版本，提供了更强类型的安全性和更高效的性能。 - **特点**： - **类型安全**：Dataset 支持静态类型检查，提高了代码的健壮性。 - **兼容性**：Dataset 可以与 DataFrame 兼容使用。 ##### Catalyst Optimizer Catalyst Optimizer 是 Spark SQL 中的一个核心组件，负责优化执行计划，提高查询效率。 ##### Project Tungsten - **目标**：通过减少内存使用和提高 CPU 利用率来提升性能。 - **技术**：使用零拷贝序列化（ZCS）、表达式向量化和即时编译等技术。 ##### Spark 2.0 架构 - **统一 Dataset 和 DataFrame**：Spark 2.0 将 Dataset 和 DataFrame 统一到一个公共 API 下，使得开发更加简单。 - **引入 SparkSession**：作为 Spark 2.0 的主要入口，SparkSession 替换了原有的 SQLContext 和 HiveContext。 ##### Structured Streaming - **定义**：Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的一种流处理模型，能够处理无界数据流。 - **应用场景**：实时数据分析、日志监控等。 ##### 连续应用 Structured Streaming 支持持续的应用场景，例如实时处理流数据并持续更新结果。 #### 二、Resilient Distributed Datasets (RDD) ##### 内部工作机制 - **分区**：RDD 被划分为多个分区，每个分区可以在单独的工作节点上进行并行处理。 - **依赖关系**：每个 RDD 可能依赖于一个或多个父 RDD，形成依赖图。 ##### 创建 RDD - **从外部数据源读取**：如 HDFS、HBase 等。 - **从现有 RDD 转换**：通过诸如 map、filter 等转换操作。 ##### Schema - **定义**：为 RDD 定义结构信息，包括字段名和数据类型。 - **作用**：提高数据处理的效率和准确性。 ##### 读取文件 - **读取方式**：Spark 支持多种文件格式的读取，如 CSV、JSON、Parquet 等。 ##### Lambda 表达式 - **用途**：用于定义匿名函数，在转换操作中非常常用。 - **局部与全局作用域**：Lambda 表达式可以在局部作用域内定义，也可以在全局作用域中定义。 ##### 转换操作 - **map**：将每个元素应用给定的函数。 - **filter**：过滤出满足条件的元素。 - **flatMap**：将输入中的每个元素映射到零个或多个输出元素。 - **distinct**：去除重复元素。 - **sample**：随机抽样。 - **leftOuterJoin**：左外连接。 - **repartition**：重新分区。 ##### 行动操作 - **take**：获取指定数量的元素。 - **collect**：收集所有元素到驱动器程序。 - **reduce**：对所有元素应用约简操作。 - **count**：统计元素数量。 - **saveAsTextFile**：保存结果为文本文件。 - **foreach**：对每个元素执行指定操作。 #### 三、DataFrames ##### Python 与 RDD 通信 - **数据转换**：将 Python 对象转换为 Spark 可识别的格式。 ##### 使用 Catalyst Optimizer 提速 - **刷新**：定期刷新优化器，以适应新的数据和查询模式。 ##### 使用 DataFrames 加速 PySpark - **创建 DataFrame**：通过读取外部数据源或现有 RDD 创建 DataFrame。 - **生成 JSON 数据**：手动生成 JSON 数据并将其转换为 DataFrame。 - **创建临时表**：将 DataFrame 注册为临时视图。 - **简单查询**：使用 DataFrame API 或 SQL 进行查询。 ##### 与 RDD 交互 - **相互转换**：DataFrame 和 RDD 之间可以相互转换，便于不同场景下的数据处理。 ##### 推断 schema - **反射**：根据数据推断出 schema 结构。 - **程序化指定**：显式指定 schema。 ##### 查询方式 - **DataFrame API**：提供类似 SQL 的 API 进行查询。 - **SQL**：直接使用 SQL 语句进行查询。 ##### 示例场景：按时飞行表现 - **准备数据集**：加载航班数据和机场数据。 - **数据连接**：将航班表现数据与机场数据进行连接。 - **可视化数据**：使用图表展示航班表现数据。 ##### Spark Dataset API - **定义**：Dataset API 是基于类型安全的 DataFrame API 的扩展。 - **优势**：提供更高效的操作，同时保持类型安全性。 #### 四、为建模准备数据 ##### 检查重复、缺失和异常值 - **重复值**：检测和处理重复的观测值。 - **缺失值**：处理数据集中的缺失观测值。 - **异常值**：识别并处理数据中的异常值。 ##### 熟悉数据 - **描述性统计分析**：了解数据的基本特征，如均值、标准差、最大最小值等。 - **数据探索**：通过可视化手段探索数据的分布情况和潜在规律。

你可以从https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/ 下载pyspark 2.4.5的版本。下载完成后，你可以解压文件并验证安装是否成功。进入spark文件夹的bin目录，打开cmd面板，输入pyspark命令，如果成功进入pyspark界面，说明安装成功。在界面中输入"quit()"退出。请注意，在安装pyspark之前，你需要先安装好hadoop，并确保你的环境中已经安装了python 3.7.7版本。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [windows下安装pyspark](https://blog.csdn.net/Lcy__6/article/details/125246372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

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