PySpark ist eine Programmiersprache, die Apache Spark unterstützt und zum Erstellen einer Vielzahl von Datenplattformen und zur Handhabung umfangreicher Datenanalysen verwendet werden kann. Es ist eine Python-API, die im Rahmen der Zusammenarbeit zwischen Apache Spark und Python erstellt wurde. PySpark kann es Benutzern ermöglichen, eine Reihe verschiedener Programme effizient zu schreiben und ist auch mit anderen externen Bibliotheksquellen kompatibel, einschließlich PySparkSQL, MLib und GraphFrames. Sie können sie auch ganz einfach in andere Sprachen integrieren, z. B. in Scala und Java.
PySpark wird in erster Linie für die Verarbeitung großer Datenmengen genutzt. Dazu gehören RDD, Resilient Distributed Datasets, mit denen Benutzer ihre Daten über Transformationen und Aktionen testen können. Transformationen konzentrieren sich auf Eingabedaten und deren Anwendung, während Aktionen sich darauf konzentrieren, wie diese Ergebnisse für die richtige Ausgabe kodiert werden können.
Datenrahmen und maschinelles Lernen können ebenfalls als Teil von PySpark verwendet werden, was besonders effektiv beim Filtern und Sortieren von Daten ist, die andernfalls die Verwendung von Scala erfordern würden, um stattdessen ein benutzerdefiniertes Kalkulationsprogramm zu erstellen. Letztlich ist diese Python-Sprache unerlässlich für diejenigen, die die Frameworks und Dateninformationen von Spark mit der Effizienz von Python kombinieren möchten. So kann man Daten wirklich effektiv sortieren und verarbeiten, um die beste Ausgabevariante zu erhalten.
