{"id":149614,"date":"2026-01-28T11:24:41","date_gmt":"2026-01-28T10:24:41","guid":{"rendered":"https:\/\/multi.liora.io\/?p=149614"},"modified":"2026-02-06T04:47:11","modified_gmt":"2026-02-06T03:47:11","slug":"pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/pyspark-alles-wissenswerte-uber-die-python-bibliothek","title":{"rendered":"PySpark: alles Wissenswerte \u00fcber die Python-Bibliothek"},"content":{"rendered":"

Wenn es um die Verarbeitung von Datenbanken mit Python geht, kommt einem sofort die pandas-Bibliothek in den Sinn. Mit wachsender Gr\u00f6\u00dfe der Datenbanken, nehmen allerdings die Berechnungen immer mehr Zeit in Anspruch.\n\nDoch zum Gl\u00fcck gibt es eine andere Python-Bibliothek, die pandas recht \u00e4hnlich ist und es erm\u00f6glicht, sehr gro\u00dfe Datenmengen zu verarbeiten: PySpark.<\/strong><\/p>\nApache<\/a> Spark<\/a> ist ein vom AMPLab<\/b> der University of California Berkeley<\/a> entwickeltes Open-Source-Framework zur Verarbeitung gro\u00dfer Datenbanken unter Verwendung von Distributed Computing<\/b> (Verteiltes Rechnen), einer Technik, bei der mehrere in Clustern <\/b>verteilte Recheneinheiten zugunsten eines einzelnen Projekts genutzt werden, um die Ausf\u00fchrungszeit f\u00fcr eine Anfrage zu verringern.\n\nSpark wurde in Scala <\/b>entwickelt und ist in seiner nativen Sprache am leistungsf\u00e4higsten. Die Bibliothek PySpark bietet jedoch die M\u00f6glichkeit, die Software mit der Sprache Python <\/b>zu verwenden, ohne dass die Leistung von Scala-Implementierungen beeintr\u00e4chtigt wird.\n\nPyspark ist daher eine gute Alternative zur Panda-Bibliothek, wenn Sie gro\u00dfe Datens\u00e4tze verarbeiten wollen, die zeitaufw\u00e4ndige Berechnungen erfordern.\n\n?Auch interessant:\n\n\n<\/colgroup>\n\n\n\n\n\n\n\n\n
Apache Spark<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Kafka<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Cassandra<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Schulung<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Airflow<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Flume<\/a><\/td>\n<\/tr>\n
Apache Storm<\/a><\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

Die Architektur von Spark<\/h2>\nZun\u00e4chst einmal ist es wichtig, die Grundlagen der Funktionsweise von Spark zu verstehen.\n\nWenn man \u00fcber PySpark mit Spark interagiert, sendet man Anweisungen an den Driver. Dieser koordiniert s\u00e4mtliche Vorg\u00e4nge. Diese Kommunikation wird mittels eines SparkContext-Objekts<\/b> vorgenommen. Dieses Objekt koordiniert die verschiedenen Berechnungen in den verschiedenen Clustern.\n\nDer gro\u00dfe Vorteil von Spark liegt darin, dass der Code v\u00f6llig unabh\u00e4ngig vom SparkContext ist. Dadurch kann man seinen Code lokal auf jedem beliebigen Rechner entwickeln. In diesem Artikel werden wir einige zentrale Elemente von Spark vorstellen, beginnend mit RDDs, der elementarsten Struktur von Spark. Anschlie\u00dfend werden wir uns mit dem DataFrame-Typ besch\u00e4ftigen, einer komplexeren Struktur als RDD, die f\u00fcr Machine Learning<\/a><\/strong> optimiert wurde.\n\n\nEntdecke unsere Weiterbildungen\n<\/a>\n

RDD – Resilient Distributed Data<\/h2>\nEin RDD ist die Spark-Darstellung einer Datentabelle<\/b>. Diese besteht aus einer Sammlung von Elementen, die man verwenden kann, um Tupel, W\u00f6rterb\u00fccher, Listen oder \u00c4hnliches zu speichern. Die St\u00e4rke eines RDD liegt in seiner F\u00e4higkeit, den Code m\u00f6glichst bequem auszuwerten: Berechnungen werden n\u00e4mlich so lange wie m\u00f6glich aufgeschoben.\n\nSo wird beim Import von Dateien zun\u00e4chst nur ein Zeiger erstellt. Die tats\u00e4chliche Berechnung erfolgt erst, wenn man versucht, ein Ergebnis anzuzeigen oder zu verwenden.\n\nDa ein RDD zeilenweise <\/b>gelesen wird, ist es besonders effizient f\u00fcr die Verarbeitung von Textdateien<\/b> (z. B. die H\u00e4ufigkeit bestimmter W\u00f6rter in einem Text z\u00e4hlen). F\u00fcr spaltenbasierte<\/b> Berechnungen ist es jedoch eine ungeeignete Struktur.\n\nUm Machine Learning zu betreiben, m\u00fcssen wir daher eine neue Struktur einf\u00fchren: DataFrames<\/b>.\n\n