Spark Python API: So verwendest du sie

Spark Python API: PySpark ist eine API in der Programmiersprache Python für die Datenverarbeitungsmaschine Apache Spark. Hier erfährst du, warum du lernen solltest, dieses Tool zu verwenden, und wie du eine PySpark-Schulung absolvieren kannst.

Datenwissenschaft und Machine Learning eröffnen neue Möglichkeiten. Diese Disziplinen erfordern jedoch Werkzeuge, die in der Lage sind, große Mengen an Big Data zu verarbeiten. Aus diesem Grund werden Lösungen wie die Spark Processing Engine und die Spark Python API in der Programmiersprache Python entwickelt.

Spark Python API – Was ist Apache Spark?

Bevor wir uns mit PySpark beschäftigen, ist es wichtig zu verstehen, was Apache Spark ist. Es handelt sich um ein in Scala geschriebenes Open-Source-Framework, das für die verteilte Verarbeitung großer Datensätze in Clustern entwickelt wurde. Dank seines „In-Memory“-Verarbeitungssystems ist Spark hundertmal schneller. Das Tool hat sich schnell als ein Muss für Big Data etabliert.

Spark Python API – Was ist PySpark?

PySpark ist eine Spark Python API für Apache Spark. Sie ermöglicht es, große Datenmengen in einem verteilten Cluster zu verarbeiten. Mit diesem Tool ist es möglich, eine Python-Anwendung auszuführen, die die Funktionen von Apache Spark nutzt. Diese API wurde entwickelt, um auf die breite Akzeptanz von Python in der Industrie zu reagieren, da Spark ursprünglich in Scala geschrieben wurde. So wurde PySpark mit Python PY4J auf den Markt gebracht. Dabei handelt es sich um eine in PySpark integrierte Java-Bibliothek, die eine dynamische Schnittstelle zu JVM-Objekten ermöglicht. Daher müssen Java, Python und Apache Spark installiert sein, um PySpark ausführen zu können. Es ist auch möglich, die Anaconda-Distribution für die Entwicklung zu verwenden. Sie wird häufig für Machine Learning verwendet und bringt einige sehr nützliche Tools wie die Jupyter Spyder IDE Notebooks mit.

Wer benutzt PySpark?

PySpark wird häufig in den Bereichen Data Science und Machine Learning eingesetzt. Es gibt viele in Python geschriebene Data-Science-Bibliotheken wie NumPy und TensorFlow. Viele PySpark-Module sind speziell auf Data Science und Machine Learning ausgerichtet, darunter RDD, DataFrame oder MLib. Es ist eine ideale Lösung für die Analyse großer Datenmengen und für die Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines. Im Vergleich zu herkömmlichen Python-Anwendungen kann PySpak Machine-Learning-Anwendungen für Milliarden von Daten auf verteilten Clustern hundertmal schneller ausführen.  Die Vorteile von PySpark sind die Einfachheit der Sprache Python und die vielfältigen Funktionen zur Datenvisualisierung. Dies sind einige der Gründe für seinen Erfolg. Viele namhafte Unternehmen nutzen PySpark, darunter Amazon, Walmart, Trivago, Sanofi oder Runtastic. Das Tool wird in einer Vielzahl von Branchen eingesetzt, darunter Gesundheit, Finanzen, Bildung, Unterhaltung und E-Commerce.

Warum sollte man lernen, PySpark zu benutzen?

Für Data Science und Machine Learning wird PySpark heute als unverzichtbares Werkzeug angesehen. Seit 2016 hat sich die Zahl der Stellenangebote, bei denen die Beherrschung dieses Tools vorausgesetzt wird, verdoppelt. Wenn du in diesen Bereichen arbeiten möchtest, ist es daher unerlässlich, den Umgang mit PySpark zu erlernen. Wenn du außerdem die Programmiersprache Python beherrschst, ist das Erlernen von PySpark nicht sehr schwierig und wird dir viele Türen öffnen. Der Umgang mit PySpark wird dir eine sehr gefragte Kompetenz vermitteln, die in Unternehmen gut bezahlt wird. Wenn du darüber nachdenkst, Data Scientist zu werden, ist es eines der Werkzeuge, die du beherrschen musst.

Spark Python API – Wie kann ich an einer PySpark-Schulung teilnehmen?

Wenn du eine PySpark-Ausbildung absolvieren möchtest, kannst du dich für die Liora-Ausbildung entscheiden. In unserer Data Scientist-Schulung lernst du, wie man in Python programmiert. Machine Learning mit PySpark ist neben SQL das Herzstück des Big Data-Moduls. Der Kurs deckt außerdem DataViz, Machine Learning, Deep Learning und KI ab. Du kannst diese Weiterbildung in einem intensiven BootCamp oder in einer Weiterbildung abschließen, wenn du bereits ein Geschäft hast. Unser Ansatz des Blended Learning aus der Ferne kombiniert 85 % individuelles Coaching auf einer SaaS-Plattform und 15 % Masterclasses. Am Ende des Kurses erhältst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech / PSL Executive Education im Rahmen einer Partnerschaft ausgestellt wird. Was die Finanzierung betrifft, so sind unsere Programme im Rahmen des Bildungsgutscheins förderfähig. Warte nicht länger und entdecke die Ausbildung zum Data Scientist!