learning pyspark

### PySpark 学习指南 #### 一、理解 Apache Spark **Apache Spark** 是一个开源的大数据处理框架，它能够高效地处理大规模的数据集。在《Learning PySpark》这本书中，作者介绍了 Apache Spark 的核心概念及其如何通过 Python 接口（PySpark）进行交互。 - **Spark Jobs 和 APIs**：在 Spark 中，一个应用程序通常由多个任务组成，这些任务被称为“Job”。每个 Job 包含一系列的操作，称为“Action”和“Transformation”。API 是指应用程序编程接口，PySpark 提供了一系列丰富的 API 来支持对数据的操作。 - **执行过程**：当用户提交任务时，Spark 需要将任务分解成多个阶段（Stage），每个阶段包含一组并行的任务。Spark 的调度器会根据依赖关系来安排任务的执行顺序。 - **Resilient Distributed Dataset (RDD)**：RDD 是 Spark 中最基本的数据抽象，是一种只读的分布式数据集。RDD 可以通过不同的数据源创建，并且支持多种转换操作如 map、filter 等。 - **DataFrames**：DataFrame 是一种组织数据的方式，类似于二维表，每列有一个名称和数据类型。DataFrame 在 Spark 中提供了更高级的抽象层，可以方便地进行 SQL 查询等操作。 - **Datasets**：Dataset 是 DataFrame 的扩展，允许用户指定泛型，从而可以在类型安全的情况下处理数据。 - **Catalyst Optimizer**：Catalyst 是 Spark SQL 的查询优化器，它可以分析和优化 SQL 查询计划，提高执行效率。 - **Project Tungsten**：Tungsten 是 Spark 的性能优化项目之一，旨在减少 JVM 的开销，提升 Spark 应用程序的性能。 - **Spark 2.0 架构**：Spark 2.0 引入了统一的 Dataset 和 DataFrame 接口，以及新的 SparkSession API，使得开发人员能够在同一个应用中同时使用 RDD 和 DataFrame/Dataset。 - **Structured Streaming**：Structured Streaming 是 Spark 2.0 引入的一项新功能，用于处理实时流数据。它提供了一种声明式的方式来定义和处理无限数据流，支持连续查询。 #### 二、Resilient Distributed Datasets (RDD) - **内部工作原理**：RDD 内部通过 Partition 来存储数据，每个 Partition 可以分布在集群的不同节点上。RDD 支持两种类型的操作：Transformation 和 Action。Transformation 创建新的 RDD，而 Action 触发计算并将结果返回给驱动程序。 - **创建 RDD**：可以通过多种方式创建 RDD，例如从 HDFS、本地文件系统或现有 RDD 进行转换。 - **Schema**：RDD 可以包含 Schema 信息，这有助于进行类型检查。 - **从文件读取**：可以从不同类型的文件系统中读取数据到 RDD。 - **Lambda 表达式**：在 PySpark 中，经常使用 Lambda 表达式来定义 Transformation 操作。 - **全局与局部作用域**：Lambda 表达式中的变量区分全局和局部作用域。 - **Transformation 操作**： - `.map()`：对每个元素应用函数。 - `.filter()`：筛选出满足条件的元素。 - `.flatMap()`：对每个输入元素应用函数并扁平化结果。 - `.distinct()`：去除重复元素。 - `.sample()`：随机抽取元素。 - `.leftOuterJoin()`：执行左外连接。 - `.repartition()`：重新分区 RDD。 - **Action 操作**： - `.take()`：获取前 N 个元素。 - `.collect()`：收集所有元素到驱动程序。 - `.reduce()`：对所有元素应用可结合函数。 - `.count()`：计数元素数量。 - `.saveAsTextFile()`：保存 RDD 为文本文件。 - `.foreach()`：对每个元素应用函数。 #### 三、DataFrames - **Python 与 RDD 通信**：在 PySpark 中，DataFrame 是基于 RDD 构建的，但提供了更高的抽象级别。 - **Catalyst Optimizer 优化**：通过使用 DataFrame API，Catalyst Optimizer 可以自动优化执行计划，提高查询性能。 - **创建 DataFrame**：可以通过多种方式创建 DataFrame，包括从 JSON 文件、CSV 文件等数据源。 - **临时表**：创建 DataFrame 后，可以将其注册为临时表，然后使用 SQL 查询。 - **简单的 DataFrame 查询**：可以通过 DataFrame API 或 SQL 查询来进行数据筛选、聚合等操作。 - **与 RDD 互操作**：DataFrame 和 RDD 之间可以相互转换。 - **推理模式**：通过反射推断 DataFrame 的结构。 - **显式指定模式**：也可以显式定义 DataFrame 的模式。 - **查询示例**：包括获取行数、运行过滤语句等。 - **飞行性能案例研究**：书中还提供了一个实际案例——使用 DataFrame 来分析航班准点率数据。 #### 四、准备数据建模 - **检查重复值、缺失值和异常值**：在进行数据分析之前，通常需要先清理数据。这一步骤包括检测和处理数据集中的重复记录、缺失值和异常值。 - **熟悉数据**：在处理数据之前，了解数据的基本统计特征是非常重要的。这包括观察数据的分布情况、计算基本的统计量等。 本书通过深入浅出的方式介绍了 PySpark 的核心概念和技术细节，对于想要学习 PySpark 的读者来说是一本非常实用的指导书籍。无论是初学者还是有一定经验的开发者，都可以从中获得宝贵的见解和实践指导。