{"id":179519,"date":"2023-07-02T10:06:49","date_gmt":"2023-07-02T09:06:49","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=179519"},"modified":"2026-02-06T06:36:17","modified_gmt":"2026-02-06T05:36:17","slug":"spark-python-api-so-verwendest-du-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/spark-python-api-so-verwendest-du-sie","title":{"rendered":"Spark Python API: So verwendest du sie"},"content":{"rendered":"

Spark Python API: PySpark ist eine API in der Programmiersprache Python f\u00fcr die Datenverarbeitungsmaschine Apache Spark. Hier erf\u00e4hrst du, warum du lernen solltest, dieses Tool zu verwenden, und wie du eine PySpark-Schulung absolvieren kannst.<\/h3>\nDatenwissenschaft und Machine Learning<\/a> er\u00f6ffnen neue M\u00f6glichkeiten. Diese Disziplinen erfordern jedoch Werkzeuge, die in der Lage sind, gro\u00dfe Mengen an Big Data zu verarbeiten.<\/a> Aus diesem Grund werden L\u00f6sungen wie die Spark Processing Engine und die Spark Python API in der Programmiersprache Python entwickelt.\n

Spark Python API – Was ist Apache Spark?<\/h3>\nBevor wir uns mit PySpark besch\u00e4ftigen, ist es wichtig zu verstehen, was Apache Spark ist. Es handelt sich um ein in Scala geschriebenes Open-Source-Framework<\/a>, das f\u00fcr die verteilte Verarbeitung gro\u00dfer Datens\u00e4tze in Clustern entwickelt wurde.\n\nDank seines „In-Memory“-Verarbeitungssystems ist Spark hundertmal schneller. Das Tool hat sich schnell als ein Muss f\u00fcr Big Data etabliert.\n

Spark Python API – Was ist PySpark?<\/h3>\nPySpark<\/a> ist eine Spark Python API f\u00fcr Apache Spark<\/a>. Sie erm\u00f6glicht es, gro\u00dfe Datenmengen in einem verteilten Cluster zu verarbeiten.\n\nMit diesem Tool ist es m\u00f6glich, eine Python-Anwendung auszuf\u00fchren,<\/a> 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 urspr\u00fcnglich in Scala geschrieben wurde. So wurde PySpark<\/a> mit Python PY4J auf den Markt gebracht.\n\nDabei handelt es sich um eine in PySpark integrierte Java-Bibliothek<\/a>, die eine dynamische Schnittstelle zu JVM-Objekten erm\u00f6glicht. Daher m\u00fcssen Java, Python und Apache Spark installiert sein, um PySpark ausf\u00fchren zu k\u00f6nnen.\n\nEs ist auch m\u00f6glich, die Anaconda-Distribution f\u00fcr die Entwicklung zu verwenden. Sie wird h\u00e4ufig f\u00fcr Machine Learning verwendet und bringt einige sehr n\u00fctzliche Tools wie die Jupyter Spyder IDE Notebooks mit.\n

Wer benutzt PySpark?<\/h3>\nPySpark wird h\u00e4ufig in den Bereichen Data Science und Machine Learning eingesetzt. Es gibt viele in Python geschriebene Data-Science-Bibliotheken wie NumPy und TensorFlow.\n\nViele PySpark-Module sind speziell auf Data Science und Machine Learning ausgerichtet, darunter RDD<\/strong>, DataFrame<\/strong> oder MLib<\/strong>. Es ist eine ideale L\u00f6sung f\u00fcr die Analyse gro\u00dfer Datenmengen und f\u00fcr die Entwicklung von Machine-Learning-Pipelines.\n\nIm Vergleich zu herk\u00f6mmlichen Python-Anwendungen kann PySpak Machine-Learning-Anwendungen f\u00fcr Milliarden von Daten auf verteilten Clustern hundertmal schneller ausf\u00fchren. \n\nDie Vorteile von PySpark sind die Einfachheit der Sprache Python und die vielf\u00e4ltigen Funktionen zur Datenvisualisierung<\/strong>. Dies sind einige der Gr\u00fcnde f\u00fcr seinen Erfolg.\n\nViele namhafte Unternehmen nutzen PySpark, darunter Amazon, Walmart, Trivago, Sanofi oder Runtastic. Das Tool wird in einer Vielzahl von Branchen<\/strong> eingesetzt, darunter Gesundheit, Finanzen, Bildung, Unterhaltung und E-Commerce.\n
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\"\"
<\/figcaption><\/figure>\n

Warum sollte man lernen, PySpark zu benutzen?<\/h3>\nF\u00fcr Data Science und Machine Learning wird PySpark heute als unverzichtbares Werkzeug angesehen<\/strong>. Seit 2016 hat sich die Zahl der Stellenangebote, bei denen die Beherrschung dieses Tools vorausgesetzt wird, verdoppelt.\n\nWenn du in diesen Bereichen arbeiten m\u00f6chtest, ist es daher unerl\u00e4sslich, den Umgang mit PySpark<\/strong> zu erlernen. Wenn du au\u00dferdem die Programmiersprache Python beherrschst, ist das Erlernen von PySpark nicht sehr schwierig und wird dir viele T\u00fcren \u00f6ffnen.\n\nDer Umgang mit PySpark wird dir eine sehr gefragte Kompetenz<\/strong> vermitteln, die in Unternehmen gut bezahlt wird. Wenn du dar\u00fcber nachdenkst, Data Scientist zu werden, ist es eines der Werkzeuge, die du beherrschen musst.\n

Spark Python API – Wie kann ich an einer PySpark-Schulung teilnehmen?<\/h3>\nWenn du eine PySpark-Ausbildung absolvieren m\u00f6chtest, kannst du dich f\u00fcr die Liora-Ausbildung entscheiden. In unserer Data Scientist-Schulung lernst du, wie man in Python programmiert.\n\nMachine Learning mit PySpark ist neben SQL<\/a> das Herzst\u00fcck des Big Data-Moduls. Der Kurs deckt au\u00dferdem DataViz, Machine Learning, Deep Learning und KI ab.\n\nDu kannst diese Weiterbildung in einem intensiven BootCamp<\/a><\/strong> oder in einer Weiterbildung<\/strong> abschlie\u00dfen, wenn du bereits ein Gesch\u00e4ft hast. Unser Ansatz des Blended Learning aus der Ferne kombiniert 85 % individuelles Coaching auf einer SaaS-Plattform und 15 % Masterclasses.\n\nAm Ende des Kurses erh\u00e4ltst du ein Zertifikat, das von MINES ParisTech \/ PSL Executive Education<\/strong> im Rahmen einer Partnerschaft ausgestellt wird. Was die Finanzierung betrifft, so sind unsere Programme im Rahmen des Bildungsgutscheins f\u00f6rderf\u00e4hig. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke die Ausbildung zum Data Scientist!\n\n\n
Mehr \u00fcber die Data Scientist Weiterbildung<\/a><\/div><\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Spark Python API: PySpark ist eine API in der Programmiersprache Python f\u00fcr die Datenverarbeitungsmaschine Apache Spark. Hier erf\u00e4hrst du, warum du lernen solltest, dieses Tool zu verwenden, und wie du eine PySpark-Schulung absolvieren kannst. Datenwissenschaft und Machine Learning er\u00f6ffnen neue M\u00f6glichkeiten. Diese Disziplinen erfordern jedoch Werkzeuge, die in der Lage sind, gro\u00dfe Mengen an Big […]<\/p>\n","protected":false},"author":76,"featured_media":179520,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"editor_notices":[],"footnotes":""},"categories":[2472],"class_list":["post-179519","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-ki"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179519","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/76"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=179519"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179519\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":217407,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/179519\/revisions\/217407"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/179520"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=179519"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/liora.io\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=179519"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}