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《PySpark大数据分析实战》-05.PySpark库介绍
《PySpark大数据分析实战》-05.PySpark库介绍
前言
大家好！今天为大家分享的是《PySpark大数据分析实战》第1章第5节的内容：PySpark库介绍。
PySpark库介绍
Spark是用Scala语言编写的，运行在JVM上，也就是Spark的任务都是以JVM的进程来运行的。Python是机器学习的首选语言，Python编写的代码运行在Python进程里面。在Python代码中想要调用Spark的API，就涉及到Python进程与JVM进程之间的通信与交互，想要实现这样不同进程之间的交互，就需要用到远程过程调用（RPC）。Py4j是一个非常有趣的RPC库，它可以在JVM进程开辟一个ServerSocket来监听客户端的连接，在Python进程端启动一个连接池连接到JVM，所有的远程调用都被封装成消息指令，通过连接池中的连接将消息指令发送到JVM远程执行。Py4j实现了让Python自由操纵Java，借助Py4j就可以实现在Python代码中调用Spark的API，但是，每次调用Spark的API都让开发人员自己编写RPC代码，效率低下且不易使用，这时PySpark就诞生了。
为了让Spark支持Python，Apache Spark社区发布了一个工具库PySpark，PySpark是Python中Apache Spark的接口。SparkContext作为Spark应用程序的入口，执行Spark应用程序会优先在Driver端创建SparkContext。在Python Driver端，SparkContext利用Py4j启动一个JVM并创建JavaSparkContext，借助Py4j实现Python代码与JavaSparkContext的通信。Python环境下的RDD会被映射成Java环境下的PythonRDD。在Executor端，PythonRDD对象会启动一些子进程，并与这些子进程通信，以此来发送数据和执行代码。PySpark的架构如图所示。
大多数数据科学家和数据分析师都熟悉Python，并使用它来实现机器学习，PySpark允许他们在大规模分布式数据集上使用自己最熟悉的语言。
结束语
好了，感谢大家的关注，今天就分享到这里了，更多详细内容，请阅读原书或持续关注专栏。