يوفر البرنامج التعليمي PySpark المفاهيم الأساسية والمتقدمة لـ Spark. تم تصميم برنامجنا التعليمي PySpark للمبتدئين والمحترفين.
الوالدين مسج
PySpark هي واجهة برمجة تطبيقات Python لاستخدام Spark. Spark هو نظام حوسبة عنقودية مفتوح المصدر يستخدم لحل البيانات الضخمة. إنها تقنية سريعة البرق مصممة لإجراء عمليات حسابية سريعة.
يتضمن البرنامج التعليمي الخاص بنا في PySpark جميع موضوعات Spark مع مقدمة PySpark، وتثبيت PySpark، وPySpark Architecture، وPySpark Dataframe، وPySpark Mlib، وPySpark RDD، وPySpark Filter وما إلى ذلك.
ما هو باي سبارك؟
PySpark هي واجهة برمجة تطبيقات Python لدعم Python مع Apache Spark. يوفر PySpark مكتبة Py4j, بمساعدة هذه المكتبة، يمكن دمج Python بسهولة مع Apache Spark. تلعب PySpark دورًا أساسيًا عندما تحتاج إلى العمل مع مجموعة بيانات ضخمة أو تحليلها. هذه الميزة في PySpark تجعلها أداة صعبة للغاية بين مهندسي البيانات.
الملامح الرئيسية لPySpark
هناك ميزات مختلفة لـ PySpark مذكورة أدناه:
يوفر PySpark حسابًا في الوقت الفعلي لكمية كبيرة من البيانات لأنه يركز على المعالجة داخل الذاكرة. ويظهر الكمون المنخفض.
يتناسب إطار PySpark مع لغات البرمجة المختلفة مثل سكالا، جافا، بايثون، وR. توافقه يجعله الأطر المفضلة لمعالجة مجموعات البيانات الضخمة.
يوفر إطار عمل PySpark تخزينًا مؤقتًا قويًا وثباتًا جيدًا للقرص.
يتيح لنا PySpark تحقيق سرعة معالجة عالية للبيانات، وهي أسرع بحوالي 100 مرة في الذاكرة وأسرع 10 مرات على القرص.
لغة برمجة بايثون مكتوبة ديناميكيًا، مما يساعد عند العمل مع RDD. سنتعلم المزيد عن RDD باستخدام Python في البرنامج التعليمي الإضافي.
ما هو أباتشي سبارك؟
أباتشي سبارك هو إطار عمل الحوسبة العنقودية الموزعة مفتوحة المصدر مقدمة من مؤسسة برمجيات أباتشي. إنه محرك عام لتحليل البيانات الضخمة ومعالجتها وحسابها. لقد تم تصميمه للسرعة العالية وسهولة الاستخدام ويوفر البساطة وتحليل التدفق وتشغيله تقريبًا في أي مكان. يمكنه تحليل البيانات في الوقت الفعلي. يوفر حسابًا سريعًا للبيانات الضخمة.
ال سريع تعني الحوسبة أنها أسرع من الطرق السابقة للتعامل مع البيانات الضخمة مثل MapReduce. السمة الرئيسية لـ Apache Spark هي كتلة في الذاكرة الحوسبة التي تعزز سرعة معالجة التطبيق.
يمكن استخدامه لأشياء متعددة مثل تشغيل SQL الموزع، وإنشاء خطوط أنابيب البيانات، وإدراج البيانات في قاعدة بيانات، وتشغيل خوارزميات التعلم الآلي، والعمل مع الرسوم البيانية أو تدفقات البيانات، وغير ذلك الكثير.
لماذا باي سبارك؟
يتم إنشاء كمية كبيرة من البيانات دون الاتصال بالإنترنت وعبر الإنترنت. تحتوي هذه البيانات على الأنماط المخفية والتصحيح غير المعروف واتجاهات السوق وتفضيلات العملاء وغيرها من المعلومات التجارية المفيدة. من الضروري استخراج معلومات قيمة من البيانات الأولية.
نحن بحاجة إلى أداة أكثر كفاءة لتنفيذ أنواع مختلفة من العمليات على البيانات الضخمة. هناك أدوات مختلفة لأداء المهام المتعددة على مجموعة البيانات الضخمة ولكن هذه الأدوات لم تعد جذابة بعد الآن. هناك حاجة إلى بعض الأدوات المرنة والقابلة للتطوير لاختراق البيانات الضخمة والاستفادة منها.
الفرق بين سكالا وPySpark
تمت كتابة Apache Spark رسميًا بلغة برمجة Scala. دعونا نلقي نظرة على الفرق الأساسي بين بايثون وسكالا.
| ريال سعودى. | بايثون | سكالا |
|---|---|---|
| 1. | بايثون هي لغة برمجة ديناميكية مفسرة. | Scala هي لغة مكتوبة بشكل ثابت. |
| 2. | بايثون هي لغة برمجة كائنية التوجه. | في Scala، نحتاج إلى تحديد نوع المتغير والكائنات. |
| 3. | بايثون سهلة التعلم والاستخدام. | سكالا أصعب قليلاً في التعلم من بايثون. |
| 4. | بايثون أبطأ من سكالا لأنها لغة مترجمة. | سكالا أسرع 10 مرات من بايثون. |
| 5. | بايثون هي لغة مفتوحة المصدر ولديها مجتمع ضخم لتحسينها. | لدى Scala أيضًا مجتمع ممتاز ولكنه أقل من مجتمع Python. |
| 6. | تحتوي لغة Python على عدد كبير من المكتبات وهي الأداة المثالية لعلوم البيانات والتعلم الآلي. | سكالا ليس لديه مثل هذه الأداة. |
واحدة من أكثر الأدوات المدهشة التي تساعد في التعامل مع البيانات الضخمة هي أباتشي سبارك. كما نعلم أن لغة بايثون هي إحدى لغات البرمجة الأكثر استخدامًا بين علماء البيانات وتحليلات البيانات وفي مختلف المجالات. نظرًا لبساطته وواجهته التفاعلية، يثق به علماء البيانات لإجراء تحليل البيانات والتعلم الآلي والعديد من المهام الأخرى المتعلقة بالبيانات الضخمة باستخدام Python.
لذلك، فإن الجمع بين Python وSpark سيكون فعالاً للغاية بالنسبة لعالم البيانات الضخمة. ولهذا السبب توصل مجتمع Apache Spark إلى أداة تسمى باي سبارك هذه هي واجهة برمجة تطبيقات Python لـ Apache Spark.
الاستخدام الواقعي لـ PySpark
البيانات هي شيء أساسي لكل صناعة. تعمل معظم الصناعات على البيانات الضخمة وتوظف محللين لاستخراج معلومات مفيدة من البيانات الأولية. دعونا نلقي نظرة على تأثير PySpark على العديد من الصناعات.
1. صناعة الترفيه
تعد صناعة الترفيه واحدة من أكبر القطاعات التي تنمو نحو البث عبر الإنترنت. منصة الترفيه الشهيرة على الإنترنت نيتفليكس تستخدم Apache Spark للمعالجة في الوقت الفعلي للأفلام أو سلاسل الويب المخصصة عبر الإنترنت لعملائها. يعالج تقريبا. يتم بث 450 مليار حدث يوميًا على التطبيق من جانب الخادم.
2. القطاع التجاري
قائمة مصفوفة جافا
يستخدم القطاع التجاري أيضًا نظام المعالجة في الوقت الفعلي من Apache Spark. تستخدم البنوك والمجالات المالية الأخرى Spark لاسترداد الملف الشخصي للعميل على وسائل التواصل الاجتماعي وتحليله للحصول على رؤى مفيدة يمكن أن تساعد في اتخاذ القرار الصحيح.
يتم استخدام المعلومات المستخرجة لتقييم مخاطر الائتمان والإعلانات المستهدفة وتقسيم العملاء.
تلعب سبارك دورًا مهمًا في الكشف عن الغش وتستخدم على نطاق واسع في مهام التعلم الآلي.
3. الرعاية الصحية
يستخدم Apache Spark لتحليل سجلات المرضى بالإضافة إلى بيانات التقارير الطبية السابقة لتحديد المريض الذي من المحتمل أن يواجه مشاكل صحية بعد خروجه من العيادة.
4. التجارة والتجارة الإلكترونية
تستخدم مواقع التجارة الإلكترونية الرائدة مثل Flipkart وAmazon وما إلى ذلك Apache Spark للإعلانات المستهدفة. المواقع الاخرى مثل علي بابا يوفر عروضًا مستهدفة وتجربة محسنة للعملاء ويحسن الأداء العام.
5. صناعة السياحة
تستخدم صناعة السياحة Apache Spark على نطاق واسع لتقديم المشورة لملايين المسافرين من خلال مقارنة مئات المواقع السياحية.
في هذا البرنامج التعليمي، تعرفنا على مقدمة PySpark، وسوف نتعلم المزيد عن PySpark في البرنامج التعليمي الإضافي.
المتطلبات الأساسية
قبل أن تتعلم PySpark، يجب أن يكون لديك فكرة أساسية عن لغة البرمجة وإطار العمل. سيكون مفيدًا جدًا إذا كانت لديك معرفة جيدة بلغة برمجة Apache Spark وHadoop وScala ونظام ملفات التوزيع Hadoop (HDFS) وPython.
جمهور
تم تصميم برنامجنا التعليمي PySpark لمساعدة المبتدئين والمحترفين.
مشاكل
نؤكد لك أنك لن تجد أي مشكلة في هذا البرنامج التعليمي لـ PySpark. ومع ذلك، إذا كان هناك أي خطأ، يرجى نشر المشكلة في نموذج الاتصال.