Spark 编程 Python 所用库
1. Apache Spark 库
- pyspark.sql:Spark SQL 模块,用于操作 DataFrame 和 Spark SQL。
- pyspark.rdd:弹性分布式数据集 (RDD) 模块,用于操作 RDD。
- pyspark.ml:机器学习库,用于构建和训练机器学习模型。
- pyspark.mllib:机器学习库的低级 API。
- pyspark.streaming:流式处理模块,用于处理实时数据流。
2. 数据获取库
- pyspark.pandas:读取和写入 Pandas DataFrame。
- pyspark.parquet:读取和写入 Parquet 文件。
- pyspark.jdbc:读取和写入关系数据库。
3. 数据处理库
- NumPy:用于科学计算。
- Pandas:用于数据操纵和分析。
- SciPy:用于统计计算。
- Matplotlib:用于数据可视化。
4. 调试库
- IPython:交互式 Python Shell。
- Jupyter Notebook:交互式 Web 笔记本环境。
- pdb:Python 调试器。
5. 其他有用的库
- PySparkUtils:提供一些有用的实用程序功能。
- Findspark:用于查找和加载 Spark 安装。
- DatabricksConnect:用于连接到 Azure Databricks 平台。
库选用指南
库的选择取决于具体的使用场景和所需的功能。以下是一些一般准则:
- Apache Spark 库:是 Spark 编程的核心库,用于所有基本操作。
- 数据获取库:用于从各种数据源读取和写入数据。
- 数据处理库:用于处理、转换和分析数据。
- 调试库:用于识别和解决代码问题。
- 其他有用的库:提供特定用途的附加功能。
通过了解这些库并根据需要进行选择,开发者可以有效地利用 Spark 编程 Python 来处理和分析大规模数据集。
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