数据科学家的PySpark数据整理指南

目录

1. 介绍
2. 什么是PySpark
3. 安装和配置PySpark
4. PySpark与Pandas对比
5. 最佳实践
6. PySpark中的可视化
7. 使用PySpark和Scikit-learn
8. 编写Python UDF的最佳实践
9. 常见问题解答
10. 结论

介绍

嗨，大家好！我是安德鲁，一位小型Spark贡献者。我在Spark SQL、图形和最重要的PP Park方面进行了工作。我是硅谷数据科学的资深数据工程师，之前在Walmart担任数据科学家。我在内布拉斯加大学获得了数学博士学位，很高兴今天能在这里和大家交流。

我们的公司以硅谷的数据科学方法命名，而且我们恰好也位于那里。我们以跨职能团队的方式工作，包括软件工程师、架构师、数据科学家、策略师和设计师，专注于数据驱动的产品开发和实验。我们提供数据战略、架构工程和敏捷数据科学等综合服务。

今天，我们将讨论为什么使用PySpark，并进行一些快速入门介绍，如如何安装和配置PySpark，并将其与Pandas进行对比。我们还会分享一些最佳实践，并讨论PySpark中的可视化、PySpark与Scikit-learn的结合，以及编写Python UDF的最佳实践。最后，我们将回答一些常见问题。

请注意，本次演讲主要是入门级别的内容。如果您对此不感兴趣，我还将在今天下午的另一次演讲中讲解图算法。如果您想获取这些幻灯片或其他我们在Spark Summit上演讲过的内容，请访问我们的网站，在那里您可以填写联系信息，我们会立即将它们发送给您。

现在，让我们开始吧！

什么是PySpark

PySpark是Spark用于Python编程语言的API。Spark是一个用于大规模数据处理的快速通用引擎，可以在分布式计算环境下运行，包括YARN、Mesos或独立集群，也可以在笔记本电脑上本地运行。

PySpark提供了两个主要的抽象概念：RDDs（弹性分布式数据集）和数据帧（类似于Pandas数据帧的分布式数据集）。它还提供了集成的SQL支持和适用于这两者的机器学习算法。

PySpark与Pandas相比具有以下优势：

• 能够处理大规模数据
• 提供原生的SQL支持
• 社区和支持相对较强

然而，PySpark也存在一些局限性：

• 缺乏与Pandas相比较完善的文档和绘图功能
• 索引支持有限
• 性能受限于Python的解释器

安装和配置PySpark

要开始使用PySpark，有几种不同的方式。您可以从Spark官网下载并安装它，然后将其添加到您的路径中。另一种较新的选择是使用conda（这对于使用conda的人来说很方便），或者您也可以使用pip进行安装（尽管此选项还在开发中）。

一旦安装好PySpark，您只需运行pyspark命令，即可启动PySpark Shell。如果您想使用IPython Shell或Jupyter Notebook，可以相应地调整配置或环境变量。

请注意，我们所展示的是在本地模式下运行PySpark。如果您想连接到集群，请按照文档中的说明进行配置。

PySpark与Pandas对比

现在，让我们来将PySpark与Pandas进行对比，看看它们在不同方面的差异。

数据读取

在数据读取方面，PySpark和Pandas的语法非常相似。您可以使用类似的代码来从CSV文件中读取数据，并查看数据的摘要信息和列名和数据类型。

然而，请注意一些重要的区别：

• 在PySpark中，默认情况下并没有读取CSV文件的控制选项，您需要在代码中设置一些额外的选项来处理数据类型和表头等参数。
• 在PySpark中，您需要使用show()方法来显示数据的内容，默认情况下，PySpark只显示数据集的架构，而不是实际数据。

数据操作

在数据操作方面，PySpark和Pandas的语法也非常相似。您可以使用类似的代码进行数据过滤、重命名列、删除列以及聚合操作。

然而，有一些细微的差别需要注意：

• 在PySpark中，由于数据帧是不可变对象，您不能直接更改列名或删除列。相反，您需要创建一个新的数据帧来更改列名或删除列。
• 在PySpark中，您不能像Pandas那样根据索引进行行删除和选择。
• 在PySpark中，如果您需要应用复杂的转换，建议尽可能使用内置函数，而不是使用Python UDF。内置函数在性能方面更优秀。

可视化

与Pandas相比，PySpark在可视化方面的支持较少。PySpark本身并未包含可视化功能，但如果您需要可视化，可以将PySpark数据转换为Pandas数据帧，并使用Pandas的可视化功能进行处理。

需要注意的是，如果您的数据集足够大，样本数据集的可视化结果通常与完整数据集的可视化结果没有明显区别。因此，在不必要的情况下，可以对数据集进行采样或限制呈现的行数。

性能

性能方面，如果您有大规模数据集并且对性能要求较高，则建议使用PySpark，尤其是在运行多个自定义操作时。

PySpark可以在内部执行优化和并行计算，以实现更高的性能。但是，如果您的操作仅涉及到Pandas已经具备的功能，那么Pandas的性能可能更好，因为Pandas在处理小规模数据时更加高效。

最佳实践

接下来，让我们分享一些在使用PySpark时的最佳实践。

1. 利用内置函数：PySpark提供了丰富的内置函数，可以更高效地处理数据。使用这些函数可以提高代码性能和可读性。

2. 统一Python和包的版本：确保在集群上运行PySpark时，Python和所有相关包的版本与驱动程序上保持一致。否则，可能会遇到与版本不兼容的问题。

3. 使用Spark的内置用户界面（UI）进行调试：Spark提供了一个UI界面，可以查看正在运行的任务和资源的使用情况。这对于调试问题非常有帮助。

4. 分布式环境中的笔记本电脑：如果您在集群上运行PySpark并希望使用Notebook，请了解SSH端口转发的方法。这样，即使只能使用SSH访问集群，您仍然可以将端口转发到本地计算机并访问Notebook。

5. 使用Jupyter Hub：对于拥有更多用户和资源的环境，可以考虑使用Jupyter Hub进行Notebook的管理。这需要一些配置工作，但可以为用户提供更好的体验。

6. 遵循使用PySpark时的磁盘和内存限制：如果您的数据集非常大，您可能需要调整PySpark的配置，以避免内存不足的错误。阅读文档以了解如何正确配置Spark。

7. 阅读官方文档：虽然官方文档可能不如Pandas那样完善，但它仍然是您的最佳参考。阅读官方文档可以更好地理解PySpark的用法和功能。

请记住，这些只是一些最佳实践的示例。在实际使用PySpark时，请根据您的特定情况和需求调整和优化代码。

PySpark中的可视化

在PySpark中，没有内置的可视化功能。不过，您可以利用一些其他工具进行可视化。

例如，可以将PySpark数据转换为Pandas数据帧，并使用Pandas提供的丰富可视化功能进行可视化。当然，带有大数据集时，建议在转换之前对数据进行采样或限制，以避免内存问题。

另外，如果您使用的是DataBricks等平台，则可以使用其提供的可视化功能，这些功能可以直接在PySpark数据上运行。

使用PySpark和Scikit-learn

PySpark和Scikit-learn是两个功能强大的工具，它们在大数据处理和机器学习方面都具有出色的表现。您可以将两者结合使用，以发挥它们的优势。

一种常见的做法是在PySpark中进行数据预处理和特征工程，然后使用Scikit-learn进行建模和评估。您可以使用PySpark的内置函数和机器学习库来进行数据准备，并使用Scikit-learn提供的算法和评估指标进行建模。

此外，还可以使用PySpark的内置SQL支持进行数据查询和筛选，然后将结果转换为Scikit-learn可以处理的格式。

通过结合使用这两种工具，您可以在处理大规模数据时获得更好的性能，同时使用Scikit-learn的丰富功能进行机器学习任务。

编写Python UDF的最佳实践

在PySpark中，Python UDF（用户定义函数）是一种强大的工具，可以扩展您的数据转换能力。以下是一些编写Python UDF的最佳实践：

1. 尽可能使用内置函数：PySpark提供了许多内置函数，可以高效地处理数据。优先使用这些函数而不是编写自定义函数。

2. 尽量避免使用Python UDF：如果您可以使用内置函数或其他PySpark功能来实现所需的转换，那么尽量避免使用Python UDF。Python UDF的性能较差，因为它需要通过进程间通信执行Python代码。

3. 使用向量化操作：尽量使用PySpark提供的向量化操作，而不是逐行处理数据。向量化操作可以显著提高性能。

4. 确保Python UDF是确定性的：在编写Python UDF时，确保它是确定性的，即给定相同的输入，它始终返回相同的输出。这对于PySpark的优化和并行计算很重要。

5. 进行性能测试和优化：如果您使用Python UDF进行复杂的计算，请进行性能测试和优化，以确保它们能够在大规模数据上高效运行。

请记住，Python UDF对性能有一定的影响，因此在编写和使用它们时，请考虑性能问题。

常见问题解答

以下是对一些常见问题的回答：

1. 作为数据科学家，我是否应该花时间学习Scala和Spark，还是将精力集中在PySpark上？

这取决于您的具体需求和背景。如果性能对您非常重要，并且您想要进行一些Pandas等工具不支持的自定义操作，那么学习Scala和Spark可能会更好。然而，PySpark已经足够强大，能够满足大多数数据科学任务的需求。因此，通常情况下，将精力集中在PySpark上是更明智的选择。

2. PySpark是否支持数据可视化？

PySpark本身并不支持数据可视化。但是，您可以将PySpark数据转换为Pandas数据帧，并使用Pandas的可视化功能进行数据可视化。如果您在数据可视化方面有特殊需求，可以使用其他可视化库如Matplotlib、Seaborn或Plotly。

3. 在使用PySpark和Scikit-learn时，应该如何划分工作？

一种常见的做法是使用PySpark进行数据预处理和特征工程，然后将数据转换为Scikit-learn可以处理的格式。然后，使用Scikit-learn的算法和评估指标进行建模和评估。这样，您可以充分利用PySpark的分布式计算和大数据处理能力，同时使用Scikit-learn的丰富功能进行机器学习任务。

结论

在本次演讲中，我们介绍了PySpark的基础知识，并将其与Pandas进行了比较。我们还分享了一些使用PySpark的最佳实践，并讨论了PySpark中的可视化、与Scikit-learn的结合以及Python UDF的编写方法。

需要注意的是，这只是一个入门级别的介绍，PySpark还有很多更高级的功能和用法可以探索。因此，如果您对这个话题感兴趣，强烈建议您继续深入学习PySpark，并在实践中探索更多。

谢谢大家的聆听！如果您对图算法感兴趣，我下午还有另一场演讲。如有任何问题，请随时提问。