PySpark实战指南 数据挖掘最佳实践
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Apache Spark是目前处理和使用大数据的最广泛使用的框架之一，Python是数据分析，机器学习等最广泛使用的编程语言之一。那么，为什么不一起使用它们呢？这就是Spark与python也被称为PySpark的原因。
Apache Spark开发人员每年的平均年薪为110,000美元。毫无疑问，Spark在这个行业中已经被广泛使用。由于其丰富的库集，Python今天被大多数数据科学家和分析专家使用。
将Python与Spark集成是开源社区的主要礼物。 Spark是用Scala语言开发的，与Java非常相似。它将程序代码编译为用于Spark大数据处理的JVM的字节码。为了支持Spark和Python，Apache Spark社区发布了PySpark。在本文中，我们将讨论以下主题：
1、Apache Spark简介及其功能
2、为什么选择Python？
3、使用Python设置Spark（PySpark）
4、PySpark SparkContext和数据流
5、PySpark KDD用例
Apache Spark是Apache Software Foundation开发的用于实时处理的开源集群计算框架。 Spark提供了一个接口，用于编程具有隐式数据并行和容错功能的集群。
下面是Apache Spark的一些特性，它比其它的大数据框架的优势在于：
1、速度：比传统的大型数据处理框架快100倍。
2、强大的缓存：简单的编程层提供了强大的缓存和磁盘持久性功能。
3、部署：可以通过Mesos，通过Yarn的Hadoop或Spark自己的集群管理器进行部署。
4、实时：由于内存中的计算，实时计算和低延迟。
5、多语言：这是该框架最重要的特性之一，因为它可以在Scala，Java，Python和R语言中编程。
虽然Spark是在Scala中设计的，但它的速度比Python快10倍，但只有当使用的内核数量少时，Scala才会更快。由于现在大多数分析和处理都需要大量内核，因此Scala的性能优势并不大。
对于程序员来说，由于其语法和标准库，Python相对来说更容易学习。 而且，它是一种动态类型语言，这意味着RDD可以保存多种类型的对象。
尽管Scala拥有SparkMLlib，但它没有足够的库和工具来实现机器学习和NLP目的。 此外，Scala缺乏数据可视化。
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