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La bibliothèque Python PySpark

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En cette ère de l'informatique et du numérique, la gestion des données est une problématique d'envergure. Cela n'est pas vraiment surprenant quand on considère que des zettaoctets de données sont générés chaque année. D'où la montée en puissance des infrastructures Big Data pour gérer ces données. Cela nécessite notamment le recours à des bibliothèques comme Pandas ou PySpark. Cette dernière du langage Python, attention à bien faire la différence entre une bibliothèque et un module Python, est très plébiscitée grâce à sa capacité à traiter de grandes quantités de données.

Présentation de PySpark

PySpark est une librairie qui permet d'utiliser Apache Spark avec le langage de programmation Python. Pour bien comprendre PySpark, il est donc nécessaire de mieux cerner Apache Spark. Ce dernier est un framework open source facile et rapide d'utilisation. Développé par l'AMPLab de UC Berkeley, il permet d'effectuer des analyses sophistiquées avec de gros volumes de données, et ce, de manière distribuée. Le calcul distribué (cluster computing) consiste en l'exploitation de plusieurs unités de calcul qui sont réparties en cluster afin de diviser le temps d'exécution d'une requête.

Le moteur de traitement Spark a été développé en Scala et offre de meilleures performances dans son langage de base. Il est également utilisé pour la création d'applications de données comme librairie ou pour des analyses de données de manière interactive. De même, il fonctionne sur Hadoop, sur ordinateur portable, sur Apache Mesos… Son implémentation dans Python, c'est-à-dire PySpark, permet d'écrire des applications Spark grâce aux API du langage, mais offre également le shell PySpark qui offre une analyse interactive des données dans un environnement distribué.

Comment fonctionne la bibliothèque PySpark ?

La bibliothèque d'analyse de données PySpark est un outil puissant qui offre de nombreuses fonctionnalités pratiques et pertinentes. Afin de pouvoir les utiliser, il est nécessaire de procéder à son installation.

Installation de PySpark

L'installation de PySpark, l'interface pour Apache Spark en Python, est plutôt simple. La façon la plus aisée d'y parvenir, mais également d'installer ses packages les plus populaires (NumPy, IPython, Matplotlib…), est de le faire avec Anaconda. Il s'agit d'une distribution Python multiplateforme pour l'analyse des données qui est très utilisée en Data Science. Une fois Anaconda installée, on procède à l'installation de PySpark avec les commandes suivantes :

  • conda create — n pyspark_env,
  • conda env list,
  • conda activate pyspark_env,
  • conda install pyspark.

Avant de commencer par utiliser PySpark, il faut également installer Apache Spark. Pour ceux qui n'utilisent pas la distribution Anaconda de Python, l'installation de PySpark se fait via PyPi avec la commande « pip install pyspark »

Les caractéristiques et fonctionnalités de PySpark

La bibliothèque d'analyse de données PySpark supporte quasiment toutes les fonctionnalités de Spark à l'instar de Spark SQL, de Spark Streaming, de Spark Core, de MLib pour le Machine Learning ou l'apprentissage automatique et de GraphX pour le traitement des graphes. Ces différentes librairies peuvent être combinées de façon transparente dans une même application.

En interagissant avec Spark par le biais de PySpark, on envoie des instructions au driver responsable de la coordination de toutes les opérations. La communication avec le pilote est habituellement assurée par un objet SparkContext chargé de coordonner les calculs sur les différents clusters.

PySpark est également caractérisé par ses structures de données comme les RDD et les Data frame. L'une des plus importantes est sans doute les RDD ou Resilient Distributed Data. Un RDD est l'une des structures de données fondamentales de PySpark. Il peut traiter aussi bien les données structurées que les données non structurées. On peut également assimiler un RDD à la représentation Spark d'un tableau de données. L'une des grandes forces d'un RDD réside dans son habileté à évaluer passivement un code. Le lancement des calculs est en effet reporté jusqu'à ce que cela soit requis. Les développeurs Python utilisent généralement le terme lazy evaluation pour évoquer cette caractéristique des RDD.

La création des RDD peut commencer dès lors qu'un SparkContext est disponible. Les modalités de création des RDD sont nombreuses, mais la plus courante est par le biais de la fonction « PySpark parallelize () ». Celle-ci est capable de transformer en RDD, certaines structures de données Python comme les tuples et les listes. La fonction « textFile() » peut également être utilisée pour la création de RDD. Quant à take (), elle permet de voir le contenu d'un RDD créé.

Les RDD se lisent aussi ligne par ligne, ce qui les rend pratiques dans le traitement de données textuelles. Ils possèdent également deux types de méthodes. Il y a les actions qui ne donnent pas en sortie un RDD et les transformations qui donnent un autre RDD en sortie.

Pourquoi utiliser PySpark ?

L'interface PySpark pour Apache Spark est une bibliothèque d'analyse de données largement utilisée en Data Science en raison de ces nombreux avantages. Tout d'abord, PySpark permet un calcul en temps réel sur de larges volumes de données. Il présente en effet une faible latence puisqu'il se focalise sur le traitement en mémoire.

De plus, la bibliothèque PySpark supporte plusieurs langages de programmation comme Python, Scala, Java et R. Elle offre également une puissante mise en cache et une grande constance du disque.

PySpark fonctionne aussi bien avec les RDD. Et pour cause, Python est un langage de programmation caractérisé par son typage dynamique, ce qui facilite grandement l'utilisation des RDD. Ces différentes raisons expliquent pourquoi la rencontre en Python et Spark a connu un immense succès dans de nombreux domaines comme la Data Science, la santé, le commerce…

Comment se former à Spark ?

Compte tenu des nombreuses fonctionnalités de PySpark et de ses avantages, il est important pour toute personne qui envisage de faire carrière en Data Science ou en Data Analyst de suivre une formation. Une formation à Spark permet de maîtriser les fondamentaux de cette bibliothèque, ce qui peut faire la différence sur le marché de l'emploi.

Toutes les formations disponibles ne se valent pas et il est important de miser sur une formation de qualité comme celle que propose Jedha. La formation Jedha figure en tête de liste des meilleures formations Data en France. Il s'agit là d'un véritable tremplin pour maîtriser les outils les plus demandés par les recruteurs. En suivant les cours de cette formation, les apprenants maîtriseront davantage le Machine Learning et plus globalement le Big Data.

En définitive, PySpark, l'interface Apache Spark en Python, est une bibliothèque qui offre la possibilité d'analyser de façon interactive de gros volumes de données. Largement utilisée en Data Science grâce à ses nombreux avantages, elle peut être maîtrisée de bout en bout avec une formation Data de qualité.

Louana Lelong
Écrit par
Louana Lelong
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Content & Event Manager
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Jedha