PySpark

PySpark je open-source distribuovaný cluster-computing framework navržený tak, aby byl vysoce efektivní a výkonný pro datové vědce a vývojáře, kteří chtějí rychle prototypovat, sestavovat a škálovat softwarové aplikace pomocí Apache Spark. Spark je výkonná, jednotná platforma pro zpracování dat, která umožňuje vývojářům rychle vytvářet datové kanály pro různé zdroje dat včetně tradičních databází, streamovaných dat a aplikací strojového učení a umělé inteligence. PySpark je rozhraní používané k vytváření aplikací Spark v programovacím jazyce Python.

PySpark je založen na Apache Spark, což je jeden z nejpopulárnějších rámců pro zpracování velkých dat, které jsou dnes k dispozici. Poskytuje snadno použitelná rozhraní API, zrychlenou analýzu a zpracování streamů v reálném čase s lineární škálovatelností, odolností proti chybám a jednoduchým nasazením. Apache Spark je napsán v Javě a Scale, PySpark poskytuje API pro Python, což pomáhá datovým vědcům využívat schopnosti Sparku, aniž by se museli učit Java nebo Scala.

PySpark je navržen pro snadné škálování, umožňuje nasazení a údržbu více datových aplikací ve stejném clusteru a je skvělým nástrojem pro správu komplexních analytických projektů s datovými toky v reálném čase. PySpark se integruje s populárními knihovnami pro vědu o datech, jako jsou TensorFlow a Scikit-Learn, takže vědcům zabývajícím se daty je snadné se rychle zprovoznit. PySpark umožňuje datovým vědcům využívat jejich stávající dovednosti a nástroje a zároveň jim umožňuje rychle a snadno vyvíjet a nasazovat aplikace založené na datech.

PySpark je skvělý nástroj pro datové vědce a vývojáře, kteří potřebují rychle prototypovat a budovat vysoce výkonné datové aplikace. Jeho škálovatelnost a snadná integrace s populárními datovými vědeckými knihovnami jej činí ideálním pro nasazení na podnikové úrovni, zatímco jeho intuitivní povaha a bohatost funkcí z něj činí cenný nástroj pro profesionály i nadšence.