然而，我们需要一个高性能库来帮助我们处理如此大量的数据。这就是PySpark发挥作用的地方。
在本指南中，我们将探索如何从头开始学习 PySpark。我将帮助您制定学习计划，分享我有效学习的最佳技巧，并提供有用的资源来帮助您找到需要 PySpark 的职位。
从头开始学习 PySpark
了解如何利用大型数据集和机器学习。
PySpark 是什么？
PySpark 是两种强大技术的结合：Python 和 Apache Spark。
Python是软件开发中最常用的编程语言之一，尤其是在数据科学和机器学习领域，这主要归功于其易于使用且简单的语法。
另一方面，Apache Spark 是一个可以处理大量非结构化数据的框架。Spark 是使用 Scala 构建的，Scala 是一种让我们能够更好地控制它的语言。然而，Scala 在数据从业者中并不是一种流行的编程语言。因此，PySpark 的创建是为了弥补这一差距。
PySpark 提供 API 和用户友好的界面来与 Spark 交互。它利用 Python 的简单性和灵活性，让更广泛的受众能够使用大数据处理。
是什么让 PySpark 如此受欢迎？
近年来，PySpark 已成为需要处理大量数据的数据从业者的重要工具。我们可以通过几个关键因素来解释它的受欢迎程度：
易于使用：PySpark 使用 Python 熟悉的语法，这使得我们这样的数据从业者更容易使用它。
速度和效率：通过在机器集群之间分配计算，PySpark 可以高速处理庞大的数据集。
可扩展性：PySpark 适应不断增长的数据量，允许我们通过添加更多计算资源来扩展我们的应用程序。
多功能性：它为从数据处理到机器学习的不同任务提供了广泛的库生态系统。
强大的社区：当我们面临问题和挑战时，我们可以依靠一个庞大而活跃的社区为我们提供支持和资源。
pyspark 受欢迎的因素
PySpark 还允许我们利用现有的 Python 技能和库。我们可以轻松地将其与Pandas和Scikit-learn等流行工具集成，并且它允许我们使用各种数据源。
PySpark的主要特点
PySpark 是专门为大数据和机器学习开发而创建的。但是哪些功能使其成为处理大量数据的强大工具？让我们来看看：
弹性分布式数据集 (RDD)：这些是 PySpark 背后的基本数据结构。有了它们，数据转换、过滤和聚合可以并行完成。
DataFrames 和 SQL：在 PySpark 中，DataFrames 表示建立在 RDD 之上的更高级别的抽象。我们可以将它们与 Spark SQL 和查询一起使用来执行数据操作和分析。
机器学习库：使用PySpark 的 MLlib库，我们可以构建和使用可扩展的机器学习模型来完成分类和回归等任务。
支持不同的数据格式：PySpark 提供库和 API 来读取、写入和处理不同格式的数据，例如 CSV、JSON、Parquet 和 Avro 等。
容错性：PySpark 会跟踪每个 RDD。如果某个节点在执行过程中发生故障，PySpark 会使用该跟踪信息重建丢失的 RDD 分区。因此，数据丢失的风险很小。
内存处理：PySpark将中间数据存储在内存中，减少了对磁盘操作的需要，从而提高了数据处理性能。
流式传输和实时处理：我们可以利用 Spark Streaming 组件来处理实时数据流并执行近实时分析。
为什么学习 PySpark 如此有用？
数据量只会不断增加。如今，数据整理、数据分析和机器学习任务涉及处理大量数据。我们需要使用强大的工具来高效、快速地处理这些数据。PySpark 就是其中一种工具。
PySpark 有多种应用
我们已经提到了 PySpark 的优势，但让我们看几个可以使用它们的具体示例：
数据 ETL。PySpark具有高效的数据清理和转换能力，可用于处理制造和物流中的传感器数据和生产日志。
机器学习。MLlib库用于开发和部署电子商务中的个性化推荐、客户细分和销售预测模型。
图形处理。PySpark的 GraphFrames 用于分析社交网络并了解用户之间的关系。
流处理。PySpark的结构化流 API 支持实时处理金融交易以检测欺诈行为。
SQL 数据处理。PySpark的 SQL 接口使医疗保健研究人员和分析师更容易查询和分析大型基因组数据集。
PySpark 技能需求旺盛
随着数据科学和机器学习的兴起以及可用数据的增加，对具有数据处理技能的专业人员的需求很高。根据《2024 年数据和人工智能素养状况报告》，80% 的领导者重视数据分析和处理技能。
学习 PySpark 可以打开广泛的职业机会。Indeed 上有超过 800 个职位列表，从数据工程师到数据科学家，凸显了数据相关职位对 PySpark 熟练程度的需求。
2025 年如何从 Scratch 学习 PySpark
如果您有条不紊地学习 PySpark，那么您的成功机会就更大。让我们重点介绍一下您在学习过程中可以使用的几个原则。
1.了解你学习PySpark的原因
在学习技术细节之前，先明确学习 PySpark 的动机。问问自己：
我的职业目标是什么？
PySpark 是您提升当前职位或获得梦想工作的一项技能吗？
如果您掌握了 PySpark，您期望会开启哪些机会？
我正在尝试解决什么问题？
您是否在为处理当前已知的工具无法处理的大型数据集而苦苦挣扎？
您是否需要执行复杂的数据转换或构建高级机器学习模型？
我对什么感兴趣？
构建可扩展数据管道的想法让您兴奋吗？
您对大数据及其洞察的潜力感兴趣吗？
我心中是否有一个需要 PySpark 功能的特定项目？
您是否正在进行涉及大规模数据处理或分析的个人项目？
您的公司是否需要即将开展的项目中的 PySpark 专业知识？
2. 从 PySpark 基础开始
确定目标后，掌握 PySpark 的基础知识并了解其工作原理。
Python 基础知识
由于 PySpark 是基于 Python 构建的，因此在使用 PySpark 之前 扎洛数据库 您必须熟悉 Python。您应该能够熟练使用变量和函数。此外，熟悉 Pandas 等数据操作库也是个好主意。DataCamp 的Python 简介课程和使用 Pandas 进行数据操作可以帮助您快速上手。
安装 PySpark 并学习基础知识
您需要安装 PySpark 才能开始使用它。您可以使用 pip 或 Conda 下载 PySpark，从官方网站手动下载，或者从DataLab开始在浏览器中使用 PySpark。
如果您想全面了解如何设置 PySpark，请查看有关如何在 Windows、Mac 和 Linux 上安装 PySpark 的指南。
PySpark 数据框
您应该学习的第一个概念是 PySpark DataFrames 的工作原理。它们是 PySpark 如此快速高效运行的关键原因之一。了解如何创建、转换（映射和过滤）和操作它们。有关如何开始使用 PySpark 的教程将帮助您了解这些概念。
3.掌握中级PySpark技能
一旦您熟悉了基础知识，就可以探索中级 PySpark 技能了。
Spark SQL
PySpark 的最大优势之一是它能够执行类似 SQL 的查询来读取和操作 DataFrames、执行聚合以及使用窗口函数。在幕后，PySpark 使用 Spark SQL。这篇关于 Python 中 Spark SQL 的介绍可以帮助您掌握这项技能。
数据整理和转换
处理数据意味着要熟练地清理、转换和准备数据以供分析。这包括处理缺失值、管理不同数据类型以及使用 PySpark 执行聚合。参加 DataCamp的使用 PySpark 清理数据以获得实践经验并掌握这些技能。
使用 MLlib 进行机器学习
得益于其 MLlib 库，PySpark 还可用于开发和部署机器学习模型。您应该学习使用此库执行特征工程、模型评估和超参数调整。DataCamp 的PySpark 机器学习课程提供了全面的介绍。
4. 通过实践学习 PySpark
参加课程并使用 PySpark 进行练习是熟悉该技术的绝佳方式。但是，要熟练掌握 PySpark，您需要解决具有挑战性和技能培养的问题，例如您在实际项目中会遇到的问题。您可以从简单的数据分析任务开始，逐渐转向更复杂的挑战。
