pexels bruno scramgnon 596134 scaled
pexels bruno scramgnon 596134 scaled

Pengantar Transformasi Apache, PySpark, dan Dataframe

Posted on

Apache Spark adalah sistem pemrosesan data besar yang dibangun di atas Apache Hadoop Distributed File System (HDFS) dan Java. Transformasi kerangka data adalah cara yang ampuh untuk membuat data lebih berguna untuk analisis. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi bagaimana melakukan transformasi dataframe menggunakan Apache Spark dan PySpark.

Apa itu Apache Spark?

Apache Spark adalah platform komputasi cluster yang cepat, skalabel, dan serba guna. Ini dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data besar, melakukan pembelajaran mesin, dan membuat grafik interaktif. PySpark adalah antarmuka Python ke Apache Spark. Transformasi kerangka data memungkinkan Anda mengubah kerangka data dalam mode streaming menggunakan API streaming.

Apa itu PySpark?

PySpark adalah pustaka Python untuk pemrosesan data. Ini memungkinkan Anda membuat pipeline tugas Spark dengan cepat untuk memproses kumpulan data besar. PySpark juga menyertakan berbagai transformasi kerangka data yang memudahkan untuk bekerja dengan data di Spark.

Apa itu Transformasi Dataframe?

Apache Spark adalah mesin pemrosesan data yang cepat dan efisien. Ini dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data besar dan membuat wawasan yang berarti dalam hitungan menit. Apache Spark menawarkan beberapa alat transformasi untuk mempermudah analisis data. Posting blog ini mencakup beberapa transformasi paling populer: Transformasi kerangka data.

Apa itu Transformasi Dataframe?

Kerangka data adalah struktur data yang mewakili kumpulan data tabular dalam format yang nyaman. Ini memungkinkan Anda untuk dengan mudah memanipulasi dataset dan mendapatkan wawasan cepat ke dalam data. Kerangka data dapat dianggap sebagai tabel database yang dikompresi menjadi baris dan kolom.

Transformasi kerangka data memungkinkan Anda untuk memanipulasi data Anda dengan cara yang sulit atau tidak mungkin dilakukan dengan kueri SQL tradisional. Misalnya, Anda dapat menggabungkan data Anda dengan tabel lain, memfilternya, mengelompokkannya berdasarkan nilai, dan mengubahnya menjadi format yang berbeda. Transformasi ini dapat dilakukan pada kolom individual atau seluruh kumpulan data.

Ada beberapa transformasi kerangka data yang populer:

1) Pengelompokan: Anda dapat mengelompokkan data Anda berdasarkan nilai dan kemudian menggunakan berbagai fungsi agregat (mis., min, maks, jumlah) pada nilai yang dikelompokkan untuk mendapatkan wawasan tentang kumpulan data Anda.

2) Bergabung: Anda dapat menggabungkan data Anda dengan tabel lain untuk membuat hubungan antara data Anda. Ini berguna untuk mendapatkan wawasan tentang data Anda yang tidak akan tersedia jika tidak.

3) Agregasi: Anda dapat menggabungkan data Anda untuk mendapatkan wawasan mendetail tentang data. Misalnya, Anda dapat menggunakan fungsi min, max, dan sum untuk menganalisis data Anda.

4) Pemfilteran: Anda dapat memfilter data untuk mendapatkan daftar hanya nilai yang Anda minati. Ini berguna untuk mendapatkan subset dari kumpulan data yang berisi informasi yang Anda cari.

5) Transformasi: Anda dapat mengubah data Anda dengan berbagai cara agar lebih mudah dianalisis. Misalnya, Anda dapat mengompresi data ke dalam format yang berbeda, menggabungkan kumpulan data yang berbeda menjadi satu, dan seterusnya.

Bagaimana cara menggunakan Apache Spark dan PySpark untuk Data Science?

Apache Spark adalah mesin pemrosesan data serba guna yang cepat yang digunakan oleh Apache Hadoop. PySpark memungkinkan pengembang Python untuk menulis kode yang berjalan di Spark. Transformasi kerangka data memungkinkan Anda untuk memanipulasi data di Spark menggunakan paradigma pemrograman R dan Python yang sudah dikenal. Dalam posting blog ini, kami akan menunjukkan cara menggunakan Apache Spark dan PySpark untuk tugas ilmu data termasuk:

Memuat data ke Spark dari file atau database Java

Menjalankan skrip Spark SQL

Membuat dan memanipulasi Dataframe

Penambangan data menggunakan Spark MLlib

Kesimpulan

Pada artikel ini, kita akan menjelajahi transformasi Apache Spark, PySpark, dan Dataframe. Kita akan mulai dengan melihat apa itu Apache Spark dan bagaimana hal itu dapat digunakan untuk memproses kumpulan data besar. Selanjutnya, kita akan memeriksa bagaimana PySpark dapat digunakan untuk melakukan komputasi pada Dataframe agar lebih efisien dan lebih mudah untuk digunakan. Terakhir, kita akan melihat beberapa operasi transformasi data yang paling umum digunakan di Spark dan PySpark. Semoga artikel ini memberi Anda pengantar tentang tiga alat canggih ini dan menunjukkan kepada Anda bagaimana mereka dapat digunakan dalam proyek Anda sendiri.

× Penutup! Postingan "Pengantar Transformasi Apache, PySpark, dan Dataframe" ini diharapkan bisa membantu Anda yang tengah mencari jawaban topik Pengantar Transformasi Apache, PySpark, dan Dataframe ini. Jika Anda menemukan ada kesalahan dalam informasi yang diberikan, harap gunakan fitur laporkan konten agar informasi tentang Pengantar Transformasi Apache, PySpark, dan Dataframe yang disajikan menjadi lebih akurat.