深入理解PySpark:构建高效大数据处理系统
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更新于2024-07-19
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"Learning PySpark" 是一本由 Tomasz Drabas 编著的书籍,它在有限的学习资源中脱颖而出,提供了关于 PySpark 的全面学习资料。
本书主要涵盖了以下几个方面的内容:
1. 理解Spark
- Apache Spark 是一个用于大数据处理的开源计算框架,以其快速、通用和可扩展性而闻名。
- Spark Jobs和APIs 书中会介绍如何使用Spark的API来编写数据处理任务。
- 执行过程 Spark的工作流程包括提交作业、分布式执行和结果返回等步骤。
- Resilient Distributed Dataset (RDD) 是Spark的基本数据抽象,它是一个容错的、分布式的内存数据集合。
- DataFrames 和 Datasets 提供了更高级别的数据操作接口,方便进行结构化数据处理。
- Catalyst Optimizer 是Spark SQL的查询优化器,用于提升查询性能。
- Project Tungsten 目标是通过底层优化提高Spark的内存管理效率。
- Spark 2.0架构 引入了重要的改进,包括统一的DataFrame和Dataset API以及SparkSession接口。
- Tungsten阶段2 进一步提升了数据处理的性能。
- Structured Streaming 支持流式处理,提供连续应用程序的能力。
2. Resilient Distributed Datasets (RDD)
- 内部工作原理 书中深入解析了RDD的创建、存储和操作机制。
- 创建RDD 可以通过并行化现有数据或从文件中读取数据来创建。
- 模式 RDD可以有模式,即包含元数据信息,帮助处理结构化数据。
- 从文件读取 学习如何从不同格式的文件(如CSV、JSON)中加载数据。
- Lambda表达式 在Spark中,常用lambda函数进行数据转换。
- 全局与局部作用域 了解在Spark作业中变量的作用范围差异。
- 转换 如 `map`、`filter`、`flatMap`、`distinct`、`sample`、`leftOuterJoin` 和 `repartition` 是RDD的主要操作类型,用于改变数据集的结构。
- 动作 包括 `take` 方法,它用于从分布式数据集中获取一定数量的元素。
这本书适合对大数据处理感兴趣,希望通过PySpark学习和实现高效分析的读者。书中的约定部分可能包括代码风格、注释规范等内容,读者反馈章节鼓励读者提出意见和建议。Packt出版社提供了支持和服务,如示例代码下载、彩色图像获取和错误报告等。此外,书中还强调了对盗版的反对,并鼓励读者通过合法途径获取资源。最后,每章末尾的总结部分有助于巩固所学概念,而问题部分可能包含练习题或思考题,帮助读者深化理解。
2017-10-03 上传
2017-05-12 上传
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2023-09-13 上传
2024-06-20 上传
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2023-05-25 上传
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