我们正在以前所未有的速度生成数据。老实说，我跟不上世界各地里产生的巨大数据量!我敢肯定你已经了解过当今时代数据的产量。McKinsey, Gartner, IBM,等公司都给出了他们公司的数据。
这里有一些令人难以置信的数字供你参考。有超过5亿条推文、900亿封电子邮件、6500万条WhatsApp消息，以上这些都是在一天之内发送的!Facebook在24小时内能生成4PB的数据。这是难以置信的!
当然，这也带来了挑战。一个数据科学团队如何捕获这么多的数据?你如何处理它并从中建立机器学习模型?如果你是一名数据科学家或数据工程师，这些都是令人兴奋的问题。
Spark正能应对这些问题。Spark是用Scala编写的，它提供了Scala、JAVA、Python和R的接口. PySpark一起工作的API。PySpark是用Python编写的Python API用来支持Spark的。
处理大数据的一种传统方式是使用像Hadoop这样的分布式框架，但这些框架需要在硬盘上执行大量的读写操作。事实上时间和速度都非常昂贵。计算能力同样是一个重要的障碍。
PySpark以一种高效且易于理解的方式处理这一问题。因此，在本文中，我们将开始学习有关它的所有内容。我们将了解什么是Spark，如何在你的机器上安装它，然后我们将深入研究不同的Spark组件。本文附有代码。
Apache Spark是一个开源的分布式集群计算框架，用于快速处理、查询和分析大数据。
它是当今企业中最有效的数据处理框架。使用Spark的成本很高，因为它需要大量的内存进行计算，但它仍然是数据科学家和大数据工程师的最爱。在本文中，你将看到为什么会出现这种情况。
通常依赖于Map-Reduce的框架的组织现在正在转向Apache Spark框架。Spark执行内存计算，比Hadoop等Map Reduce框架快100倍。Spark在数据科学家中很受欢迎，因为它将数据分布和缓存放入了内存中，并且帮助他们优化大数据上的机器学习算法。
我建议查看Spark的官方页面，了解更多细节。它有大量的文档，是Spark很好参考教程：/
安装Spark的一个简单方法是通过pip。但是，根据Spark的官方文档，这不是推荐的方法，因为Spark的Python包并不打算取代所有其他情况。
在实现基本功能时，你很可能会遇到很多错误。它只适用于与现有集群(独立的Spark、YARN或Mesos)进行交互。
因此，第一步是从这里下载Apache Spark的最新版本。解压并移动压缩文件:
tar xzvf spark-2.4.
mv spark-2.4.4-bin-hadoop2.7 spark
sudo mv spark/ /usr/lib/
确保在系统中安装了JAVA。我强烈推荐JAVA 8，因为众所周知，Spark2在JAVA 9和其他方面存在问题:
sudo apt install default-jre
sudo apt install openjdk-8-jdk
当你处理一个包含很少源代码文件的小型项目时，手动编译它们会更容易。但是，如果你正在处理一个包含数百个源代码文件的大型项目呢?在这种情况下，你需要使用构建工具。
SBT是Scala构建工具的缩写，它管理你的Spark项目以及你在代码中使用的库的依赖关系。
请记住，如果你使用的是PySpark，就不需要安装它。但是如果你使用JAVA或Scala构建Spark应用程序，那么你需要在你的机器上安装SBT。运行以下命令安装SBT:
echo "deb /" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/sbt.list
curl -sL ";search=0x2EE0EA64E40A89B84B2DF73499E82A75642AC823" | sudo apt-key add
sudo apt-get update
sudo apt-get install sbt
接下来，打开Spark的配置目录，复制默认的Spark环境模板。它已经以plate的形式出现了。使用编辑器打开:
cd /usr/lib/spark/conf/
cp plate spark-env.sh
sudo gedit spark-env.sh
现在，在文件spark-env.sh中。添加JAVA_HOME，并将内存限制SPARK_WORKER_MEMORY进行赋值。这里，我把它分配为4GB:
## 添加变量
JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
SPARK_WORKER_MEMORY=4g
使用下面的命令打开并编辑bashrc文件。这个bashrc文件是一个脚本，每当你开始一个新的终端会话就会执行:
## 打开bashrc
sudo gedit ~/bashrc
文件中添加以下环境变量:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
export SBT_HOME=/usr/share/sbt/bin/sbt-launch.jar
export SPARK_HOME=/usr/lib/spark
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export PATH=$PATH:$SBT_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON=jupyter
export PYSPARK_DRIVER_PYTHON_OPTS='notebook'
export PYSPARK_PYTHON=python3
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$PYTHONPATH
现在，更新bashrc文件。这将在更新脚本的情况下重新启动终端会话:
source ~/.bashrc
现在，在终端中输入pyspark，它将在默认浏览器中打开Jupyter和一个自动初始化变量名为sc的Spark环境(它是Spark服务的入口点):
Spark应用程序是Spark上下文的一个实例。它由一个驱动进程和一组执行程序进程组成。
驱动进程负责维护关于Spark应用程序的信息、响应代码、分发和调度执行器中的工作。驱动进程是非常重要的，它是Spark应用程序的核心，并在应用程序的生命周期内维护所有相关信息。
执行器负责实际执行驱动程序分配给他们的工作。因此，每个执行器只负责两件事:
我们知道一个驱动进程控制着Spark应用程序。驱动程序进程将自己作为一个称为Spark会话的对象提供给用户。
Spark会话实例可以使用Spark在集群中执行用户自定义操作。在Scala和Python中，当你启动控制台时，Spark会话变量就是可用的:
分区意味着完整的数据不会出现在一个地方。它被分成多个块，这些块被放置在不同的节点上。
如果只有一个分区，即使有数千个执行器，Spark的并行度也只有一个。另外，如果有多个分区，但只有一个执行器，Spark的并行度仍然只有一个，因为只有一个计算资源。
在Spark中，较低级别的api允许我们定义分区的数量。
让我们举一个简单的例子来理解分区是如何帮助我们获得更快的结果的。我们将在10到1000之间创建一个包含2000万个随机数的列表，并对大于200的数字进行计数。
让我们看看我们能多快做到这只一个分区:
from random import randint # 创建一个随机数字的列表在10到1000之间
my_large_list = [randint(10,1000) for x in range(0,20000000)]# 创建一个分区的列表
my_large_list_one_partition = sc.parallelize(my_large_list,numSlices=1)# 检查分区数量
print(my_large_list_NumPartitions())
# >> 1# 筛选数量大于等于200的数字
my_large_list_one_partition = my_large_list_one_partition.filter(lambda x : x >= 200)# 在jupyter中运行代码
# 执行以下命令来计算时间
%%time# 列表中元素的数量
print(my_large_list_unt())
# >> 16162207
使用一个分区时，花了34.5毫秒来筛选数字:
现在,让我们将分区的数量增加到5和检查执行时间:
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