PySpark est une API en langage Python pour le moteur de traitement de données Apache Spark. Découvrez pourquoi apprendre à utiliser cet outil, et comment suivre une formation PySpark.
La science des données et le Machine Learning offrent de nouvelles possibilités. Toutefois, ces disciplines requièrent des outils capables de traiter des ensembles massifs de données Big Data. C’est la raison pour laquelle des solutions voient le jour, à l’instar du moteur de traitement Spark et l’API PySpark en langage Python.
Qu'est-ce que Apache Spark ?
Avant d’aborder PySpark, il est important de comprendre ce qu’est Apache Spark. Il s’agit d’un framework open source écrit en Scala et conçu pour le traitement de larges ensembles de données de façon distribuée en cluster.
Grâce à son système de traitement » in-memory « , Spark est cent fois plus rapide. Cet outil s’est rapidement imposé comme un incontournable du Big Data.
Qu'est-ce que PySpark ?
PySpark est une API Python pour Apache Spark. Elle permet de traiter de larges ensembles de données dans un cluster distribué.
Avec cet outil, il devient possible d’exécuter une application Python utilisant les fonctionnalités Apache Spark. Cette API a été développée pour répondre à l’adoption massive de Python par l’industrie, puisque Spark était à l’origine écrit en Scala. Ainsi, PySpark a été lancé avec Python PY4J.
Il s’agit d’une bibliothèque Java intégrée au sein de PySpark permettant une interface dynamique avec les objets JVM. Il est donc indispensable d’installer Java, Python et Apache Spark pour exécuter PySpark.
Il est également possible d’utiliser la distribution Anaconda pour le développement. Très utilisée pour le Machine Learning, elle apporte plusieurs outils très utiles comme les notebooks Jupyter Spyder IDE.
Qui utilise PySpark ?
PySpark est très utilisé dans les domaines de la Data Science et du Machine Learning. Pour cause, il existe de nombreuses bibliothèques de Data Science écrites en Python comme NumPy et TensorFlow.
Plusieurs modules PySpark sont spécialement dédiés à la Data Science et au Machine Learning, dont RDD, DataFrame ou MLib. C’est une solution idéale pour l’analyse de données à grande échelle et pour le développement de pipelines de Machine Learning.
Par rapport aux applications en Python traditionnelles, PySpak permet d’exécuter des applications de Machine Learning sur des milliards de données sur clusters distribués cent fois plus rapidement.
Les avantages de PySpark sont la simplicité du langage Python, et les différentes fonctionnalités de visualisation de données. Ce sont quelques-unes des raisons de son succès.
De nombreuses entreprises de renom utilisent PySpark dont Amazon, Walmart, Trivago, Sanofi ou Runtastic. Cet outil est exploité dans une large variété de secteurs d’activité, dont la santé, la finance, l’éducation, le divertissement ou le e-commerce.
Pourquoi apprendre à utiliser PySpark ?
Pour la Data Science et le Machine Learning, PySpark est aujourd’hui considéré comme un outil incontournable. Depuis 2016, le nombre d’offres d’emploi exigeant la maîtrise de cet outil a doublé.
Si vous souhaitez travailler dans ces domaines, il est donc impératif d’apprendre à manier PySpark. En outre, si vous maîtrisez déjà le langage Python, apprendre PySpark ne sera pas très difficile et vous ouvrira de nombreuses portes.
Apprendre à utiliser PySpark vous permettra d’acquérir une compétence très recherchée, et bien rémunérée en entreprise. Si vous envisagez de devenir Data Scientist, c’est l’un des outils que vous devez maîtriser.
Comment suivre une formation PySpark ?
Pour suivre une formation PySpark, vous pouvez choisir les formations DataScientest. Avec notre formation Data Scientist, vous apprendrez la programmation en Python.
Le Machine Learning avec PySpark est au coeur du module Big Data, aux côtés du langage SQL. Ce cursus couvre aussi la DataViz, le Machine Learning, le Deep Learning et l’IA.
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