Eine schnelle Suche auf LinkedIn im Januar 2024 ergab mehr als 2.400 Stellenanzeigen, in denen PySpark als bevorzugte oder erforderliche Fähigkeit aufgeführt ist. Erkunden Sie dieses Open-Source-Framework genauer, um zu entscheiden, ob es eine wertvolle Fähigkeit zum Erlernen sein könnte.
PySpark ist eine Open-Source-Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) für Python und Apache Spark. Dieses beliebte Data-Science-Framework ermöglicht Ihnen die Durchführung von Big-Data-Analysen und die schnelle Datenverarbeitung für Datensätze aller Größen. Es kombiniert die Leistung von Apache Spark und dessen Geschwindigkeit bei der Arbeit mit großen Datensätzen und Algorithmen für maschinelles Lernen mit der Benutzerfreundlichkeit von Python, um die Datenverarbeitung und -analyse zugänglicher zu machen.
Weltweit nimmt die Datengenerierung stetig zu. Laut Daten von Statista wurden 2023 weltweit schätzungsweise 120 Zettabyte an Daten erstellt und konsumiert, im Jahr zuvor waren es 97 Zettabyte. Die globale Statistikplattform prognostiziert, dass diese Zahl bis 2025 auf 181 Zettabyte ansteigen wird [ 1 ]. Angesichts der wesentlichen Rolle, die Daten in der künstlichen Intelligenz (KI) spielen, ist die Fähigkeit, diese Daten schnell zu organisieren, zu analysieren und zu verarbeiten, für diejenigen, die in diesem Bereich arbeiten, von Vorteil. Und genau hier zeichnet sich PySpark aus.
Lassen Sie uns PySpark genauer untersuchen. Dabei werden auch die Vergleiche mit der Konkurrenz, die Berufe, in denen es häufig zum Einsatz kommt, und wie Sie mit dem Lernen beginnen können, behandelt.
Was ist PySpark?
Diese Zusammenarbeit zwischen Python und Apache Spark erleichtert die Datenverarbeitung und -analyse, selbst bei riesigen Datensätzen. Es unterstützt die verschiedenen Funktionen von Apache Spark, einschließlich der Bibliothek für maschinelles Lernen (MLlib), DataFrames und SparkSQL. Mit PySpark können Sie auch zwischen Apache Spark und Pandas wechseln, Stream-Verarbeitung und Streaming-Berechnung durchführen und eine Schnittstelle zu Objekten der Java Virtual Machine (JVM) herstellen. Es ist mit externen Bibliotheken kompatibel, einschließlich GraphFrames, das für eine effiziente Graphenanalyse wertvoll ist, und PySparkSQL, das die Verarbeitung riesiger Datenmengen erleichtert.
Wofür wird PySpark verwendet?
PySpark ermöglicht es, die Geschwindigkeit von Apache Spark zu nutzen und gleichzeitig Daten in Datensätzen beliebiger Größe zu verarbeiten, einschließlich riesiger Datenmengen im Zusammenhang mit Big Data. Sie können Daten interaktiv mithilfe der PySpark-Shell analysieren, und zwar mit einer Leistung, die exponentiell schneller ist, als wenn Sie dies nur in Python tun würden. Es bietet verschiedene Funktionen, darunter In-Memory-Berechnung, Fehlertoleranz, verteilte Verarbeitung und Unterstützung für Cluster-Manager wie Yarn, Spark und Mesos.
Was sind einige PySpark-Alternativen?
Obwohl PySpark unter Fachleuten für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftlern ein beliebtes Tool ist, gibt es noch andere Optionen, die Sie in Betracht ziehen sollten. Die folgende Liste bietet eine kurze Übersicht über einige beliebte PySpark-Alternativen.
- Dask: Dieses Python-Framework unterstützt hauptsächlich nur Python, funktioniert aber auch mit Python-verknüpftem Code in Sprachen wie C++ und Fortran. Es bietet weniger Gewicht und eine flexiblere Leistung, verfügt jedoch nicht über die All-in-One-Funktionen von PySpark.
- Google Cloud Platform: Bietet eine serverlose, automatisch skalierende Option für die Arbeit mit Spark und lässt sich gleichzeitig in die Tool-Palette von Google integrieren. Während PySpark in erster Linie DevOps-Teams unterstützen soll, dient die umfangreiche Liste an Funktionen der Google Cloud Platform IT-Experten, Entwicklern und Benutzern aller Art. Sie können damit mit Big Data, maschinellem Lernen, KI und anderen Computeraufgaben arbeiten.
- Polars: Diese leistungsorientierte Open-Source-Datenbearbeitungslösung bietet eine schnelle Installation und Unterstützung für verschiedene Datenformate, darunter CSV, JSON, Feather, MySQL, Oracle, Parquet, Azure File und mehr. Es handelt sich um eine Rust-basierte Lösung, die auf dem Speichermodell von Apache Arrow basiert und Ihre Integrationsmöglichkeiten in andere von Ihnen verwendete Datentools verbessert.
Wer verwendet PySpark?
Unternehmen wie Walmart, Runtastic und Trivago geben an, PySpark zu verwenden. Wie Apache Spark gibt es Anwendungsfälle in verschiedenen Branchen, darunter Fertigung, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Finanzen. Diejenigen, die es verwenden, arbeiten normalerweise im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft. Vier Berufe, in denen PySpark häufig als erforderliche Fähigkeit erforderlich ist, sind die folgenden.
1. Big Data-Ingenieur
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 130.033 US-Dollar [ 2 ]
Voraussetzungen: Mindestens Bachelorabschluss
Als Big Data Engineer führen Sie verschiedene Aufgaben aus, darunter die Entwicklung und Gestaltung von Algorithmen und Vorhersagemodellen, die Entwicklung innovativer Methoden zur Verbesserung der Datenqualität und die Entwicklung von Datenverwaltungssystemen. Sie verwenden PySpark zur Vorbereitung und Bereinigung von Daten und zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen.
Erfahren Sie mehr über den Aufbau einer Karriere als Big Data Engineer mit Courseras Karriereführer 2024.
2. Datenwissenschaftler
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 120.496 US-Dollar [ 3 ]
Voraussetzungen: Mindestens Bachelorabschluss
Als Datenwissenschaftler können Sie in verschiedenen Bereichen arbeiten, darunter im Finanzwesen, im Gesundheitswesen und im Einzelhandel. Sie verwenden unter anderem Tools wie PySpark, um Daten zu analysieren und Unternehmen und Entscheidungsträger dabei zu unterstützen, datengesteuerte Erkenntnisse zu nutzen. PySpark kann Ihnen bei Aufgaben wie der Diagrammverarbeitung und SQL-Abfragen helfen.
Erfahren Sie mehr über die Aufgaben eines Datenwissenschaftlers in Courseras ausführlichem Artikel „ Was ist ein Datenwissenschaftler? Gehalt, Fähigkeiten und wie man einer wird“.
3. KI-Entwickler
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 115.711 US-Dollar [ 4 ]
Voraussetzungen: Normalerweise ist ein Bachelor-Abschluss erforderlich
In dieser Rolle arbeiten Sie im Wesentlichen daran, KI in Software zu integrieren, Algorithmen zu implementieren und mit den Daten und der Datenarchitektur zu arbeiten, die für verschiedene Projekte erforderlich sind. Angesichts der Rollen von Apache Spark und Python in KI und maschinellem Lernen kann die Entwicklung von Fähigkeiten im Umgang mit PySpark für Sie in dieser Karriere von großem Nutzen sein.
Erfahren Sie mehr über beliebte Jobs im Bereich KI mit 6 Jobs im Bereich künstliche Intelligenz (KI), die im Jahr 2024 in Betracht gezogen werden sollten
4. ML-Ingenieur
Durchschnittliches jährliches Grundgehalt: 125.612 US-Dollar [ 5 ]
Voraussetzungen: Bachelorabschluss
Die Arbeit mit Daten ist ein wesentlicher Bestandteil Ihrer Aufgaben als Machine Learning Engineer. Sie werden eng mit anderen, darunter Datenwissenschaftlern, zusammenarbeiten, um Algorithmen zu entwickeln, Modelle auszuwerten und unstrukturierte Daten in wertvolle Erkenntnisse umzuwandeln. Sie werden wahrscheinlich PySpark verwenden, um Daten vorzubereiten, ML-Modelle zu erstellen und sie zu trainieren.
Lesen Sie mehr über diesen Beruf in Courseras „Was ist ein Machine Learning Engineer?“ (+Erste Schritte)
Was sind die Vor- und Nachteile der Verwendung von PySpark?
Wie bereits erwähnt, bietet PySpark zahlreiche Vorteile. Mit PySpark werden beispielsweise komplexe Funktionen zur Datenpartitionierung automatisiert, sodass Sie sich auf andere Aspekte der Aufgabe konzentrieren können, an der Sie gerade arbeiten. Es bietet außerdem die Geschwindigkeit von Apache Spark, ist aber einfacher zu verwenden, wenn Sie mit Python vertraut sind. Das bedeutet, dass die Lernkurve begrenzt oder gar nicht vorhanden ist. Es bietet außerdem zahlreiche Funktionen, mit denen Sie selbst große Datenmengen schnell analysieren können.
Zu den Nachteilen gehört das komplizierte Debuggen. PySpark zeigt häufig Fehler im Python-Code und im Java-Stack an, was den Prozess komplexer macht. Auch das Auffinden von Datenqualitätsproblemen kann eine Herausforderung sein, insbesondere bei großen Datensätzen.
Wie können Sie mit PySpark beginnen?
Bevor Sie PySpark verwenden, müssen Sie Python, Jupyter Notebook, Java und Apache Spark installieren und sich damit vertraut machen. An diesem Punkt können Sie PySpark installieren und mit der Arbeit beginnen. Online-Tutorials und -Kurse können Ihnen dabei helfen, das Lesen von Dateien, die Durchführung von Datenanalysen und die Verwendung von PySpark für maschinelles Lernen zu erlernen. Wenn Sie mit PySpark vertraut sind, können Sie Befehle ausführen, belastbare verteilte Datensätze (RDDs) in Datenrahmen konvertieren, Daten organisieren und für verschiedene Projekte mit großen Datensätzen arbeiten.
Mehr lesen: Data analytics: Definition, Verwendung, Beispiele und mehr
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PySpark kann die Durchführung von Aufgaben wie Echtzeitanalysen, Graphenverarbeitung und Datenaufbereitung für den Einsatz in Datenwissenschaft, künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen erleichtern. Lernen Sie PySpark weiter kennen und verbessern Sie Ihre Fähigkeiten im Umgang damit mit erstklassigen Online-Kursen. Lernen Sie PySpark online mit Coursera oder erkunden Sie die Bereiche künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen als Ganzes mit Optionen wie der Einführung in künstliche Intelligenz (KI) von IBM oder der Spezialisierung auf maschinelles Lernen, die von Stanford und DeepLearning.AI angeboten wird.