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1.spark相比mapreduce的优势
2.PySpark 最经典入门案例 - 词频统计（附完整代码）
3.二、PySpark基础知识
4.什么是spark?

spark相比mapreduce的优势

       Spark相比MapReduce的优势主要体现在以下几个方面：

       Spark是基于内存的，而MapReduce是基于磁盘的，这使得Spark的I/O开销更小，计算速度更快。

       Spark可以并行化处理任务，新理财源码而MapReduce则需要按照一定的作业顺序执行任务，无法充分利用计算资源。

       Spark提供了更丰富的数据处理和分析功能，如实时计算、机器学习、图计算等，而MapReduce则相对较少。

       Spark的代码编写和调试更加方便，因为它的编程模型更加简洁和直观。

       总的整形变源码来说，Spark比MapReduce更适合处理大规模、高并发的数据处理任务，同时也提供了更加丰富和灵活的数据处理和分析功能。

PySpark 最经典入门案例 - 词频统计（附完整代码）

       词频统计起源于谷歌大数据“三驾马车”论文中的“MapReduce”，它源于谷歌对用户搜索词进行词频统计的业务需求。

       案例目标：

       在单机本地环境中，我们需要执行以下步骤：

       案例原始数据是一个 txt 文件，可以在 Jupyter Lab 中打开。

       第一步：创建 Spark 环境。

       第二步：读取和查看数据。

       第三步：进行单词切割。

       返回的是一个单词列表。

       第四步：将单词列表转换为 (word, 1) 的元组。

       在 flat map 中，flat 用来将多个列表结果合并为一个总的华视源码下载列表结果。

       第五步：对单词进行分组，并统计词频。

       最后，可以对结果进行基于 key 或 value 的排序。

       完成案例后，关闭 Spark 环境。

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二、PySpark基础知识

       PySpark 是一个用于处理大规模数据的引擎，基于 Scala 编写，运行在 Java 虚拟机上。其核心是 Spark，提供并行处理与内存内计算功能。Spark 的并行处理能力源于 Scala，使其在大数据集转换方面表现出色。

       在集群模式下，lay导航源码Spark 通过 MapReduce 框架实现任务并行。Map阶段将任务分配给不同节点，Reduce阶段对键进行重组并执行聚合操作。集群模式下，Spark 应用程序在多个节点上并行执行，充分利用分布式计算资源。

       Spark 应用启动时，会创建 SparkContext 或 Spark Session 进行协调。Cluster Manager 分配任务给 Worker Node。Spark作业调度系统依赖任务间的依赖关系，通过 DAG（有向无环图）表示，DAGscheduler 负责任务调度逻辑，计算依赖关系，制定调度策略。

       PySpark 提供了弹性分布式数据集（RDD）和数据框（DataFrame）两种数据结构。mc盒子源码RDD 是不可变的分布式集合，适合处理半结构化和非结构化数据，而 DataFrame 以行和列形式保存数据，类似表格。RDD 和 DataFrame 可以相互转换。

       本书使用的是 Docker 版本的 PySpark。在本地运行时，计算速度与单台机器相比不会有明显提升。**数据集来自 TMDB，包含全球发行的 , 部**的信息。数据集为 CSV 格式。

       启动 Spark 程序需要 SparkSession，它作为 PySpark 代码的入口，连接到 Spark 集群。默认情况下，所有节点处于集群模式。

       从文件读取数据时，Spark 仅建立映射关系，不将数据放入内存。读取元数据、计数子集、列和数据浏览类似 Pandas 操作。计算缺失值、单向频数、排序与过滤等数据操作可使用 PySpark API 完成。

       描述性统计分析包括频数、平均值等统计量，可使用 describe 函数。计算中位数时，使用 Greenwald-Khanna 算法的变体，通过 approxQuantile 函数实现，该函数接受三个参数。

       数据去重和日期数据处理涉及年月日信息提取。过滤函数可以按特定模式筛选数据，如**标题。创建新列、删除和重命名列是常见的数据操作。

       课后练习涉及使用数据集，包括识别特定年份内的重复标题、查找含有特定词汇的数据、创建二分类变量以及按年份计算平均值等任务。

什么是spark?

       Spark是一个由UC Berkeley AMP实验室开源的并行计算框架，基于MapReduce实现。与Hadoop MapReduce相比，Spark在中间输出和结果存储于内存中，从而避免了读写HDFS的开销，更适合于迭代运算，如数据挖掘和机器学习。

       Spark相较于Hadoop更通用，提供了多种数据集操作类型，如map、filter、flatMap、sample、groupByKey、reduceByKey、union、join、cogroup、mapValues、sort、partition等，使得用户在开发上层应用时更加灵活。Spark的容错机制通过checkpoint实现，用户可以控制采用checkpoint data或logging the updates。Spark提供Scala、Java、Python API和交互式Shell，增强了可用性。

       Spark能够直接读写HDFS，并支持Spark on YARN，与MapReduce运行在同一集群中，共享存储资源与计算。Spark与Hive兼容，通过数据仓库Shark实现。Spark适用于需要多次操作特定数据集的应用场合，特别适合数据量大且计算密集度高的场景。

       Spark不适用于异步细粒度更新状态的应用，如web服务存储或增量的web爬虫和索引。总的来说，Spark的适用范围广泛且通用，是处理大规模数据集的理想选择。