Lorsque l’on parle de traitement de bases de données sur python, on pense immédiatement à la librairie pandas. Cependant, lorsqu’on a affaire à des bases de données trop massives, les calculs deviennent trop lents. Heureusement, il existe une autre librairie python, assez proche de pandas, qui permet de traiter des très grandes quantités de données : PySpark.
Qu'est-ce que PySpark ?
Apache Spark est un framework open-source développé en Scala par l’AMPLab de UC Berkeley permettant de traiter des bases de données massives en utilisant le calcul distribué, technique qui consiste à exploiter plusieurs unités de calcul réparties en clusters au profit d’un seul projet afin de diviser le temps d’exécution d’une requête.
Mais lorsque la collaboration entre Apache Spark et Python se créent, la librairie PySpark voit le jour. Elle propose alors à ses utilisateurs d’utiliser le langage Python, en gardant des performances similaires à des implémentations en Scala.
Grâce à la bibliothèque Py4j, Pyspark est donc une excellente alternative à la librairie pandas lorsqu’on cherche à traiter des jeux de données trop volumineux qui entraînent des calculs trop chronophages.
Quelle est l'architecture de Spark ?
Lorsque vous interagissez avec Spark grâce à PySpark, vous envoyez des instructions au Driver. C’est lui qui coordonne toutes les opérations. On peut communiquer au Driver grâce à un objet SparkContext. Cet objet coordonne les différents calculs sur les différents clusters.
Le gros avantage de Spark réside dans le fait que le code est totalement indépendant du SparkContext. On peut donc développer son code en local sur quelconque machine.
Plusieurs éléments permettent à Spark d’être une bibliothèque performante, à commencer par les RDD, la structure la plus élémentaire de Spark.
Qu'est-ce qu'un RDD ?
Un Resilient Distributed Data est la représentation Spark d’un tableau de données. C’est une collection d’éléments que l’on peut utiliser pour contenir des tuples, des dictionnaires, des listes…
La force d’un RDD réside dans sa capacité à évaluer le code de façon paresseuse : le lancement des calculs est reporté jusqu’à ce que ce soit absolument nécessaire.
Par exemple, lorsque l’on importe un fichier, seul un pointeur vers ce dernier est créé. Ce n’est vraiment qu’au dernier moment, lorsqu’on recherche à afficher ou utiliser un résultat, que le calcul est effectué.
Pour aller plus loin dans la manipulation d’un RDD, on peut s’aider de la documentation disponible ici.
Un RDD se lit ligne par ligne, ce qui le rend efficace pour traiter des fichiers texte (compter le nombre d’occurence de chaque mot dans l’intégrale des misérables par exemple), mais c’est une structure inadaptée pour des calculs par colonne.
Pour faire du Machine Learning, nous avons donc besoin d’introduire une nouvelle structure : les DataFrames.
Qu'est-ce qu'un DataFrame Pyspark ?
Le DataFrame de pyspark est la structure la plus optimisée en Machine Learning. Elle utilise de façon sous-jacente les bases d’un RDD mais a été structurée en colonnes autant qu’en lignes dans une structure SQL. Sa forme est inspirée des DataFrame du module pandas.
Grâce à la structure DataFrame, nous pouvons donc faire des calculs performants à travers un langage familier (car similaire à pandas), en évitant le coût d’entrée d’apprentissage d’un nouveau langage fonctionnel : Scala.
Spark SQL est un module de Spark qui permet de travailler sur de la donnée structurée. C’est donc au sein de ce module qu’a été développé le Spark DataFrame.
Spark SQL possède une documentation en une seule page assez riche, à la fois en exemples et en explications. Contrairement à ce que vous pouvez trouver sur internet, cette documentation est le seul document perpétuellement à jour avec la dernière version de Spark.
Maintenant que vous connaissez les fondamentaux de Spark, il est temps de parler de Pyspark et ce qui en fait l’une des meilleures bibliothèques de Python.
Qu'est-ce que Py4J ?
Pour comprendre la puissance de PySpark, il est essentiel de connaître l’importance de Py4J. Cette bibliothèque intégrée permet à Python d’interagir directement avec les objets de la JVM (Java Virtual Machine).
Grâce à Py4J, les développeurs peuvent utiliser les fonctionnalités de Spark tout en écrivant du code en Python. Cette interopérabilité ouvre la porte à une collaboration plus fluide entre les écosystèmes Python et Java, rendant PySpark particulièrement attractif pour les projets de data science et de big data.
Pourquoi choisir PySpark ?
L’utilisation de PySpark présente de multiples avantages. Python est reconnu pour sa syntaxe claire et sa facilité d’apprentissage, ce qui rend PySpark accessible même pour ceux qui sont nouveaux dans le domaine du big data.
L’API de PySpark est conçue pour être intuitive, permettant aux développeurs de se concentrer sur la résolution de problèmes complexes plutôt que sur la compréhension de l’outil lui-même. De plus, la communauté Python offre une multitude d’options de visualisation des données, rendant les insights plus accessibles et plus compréhensibles.
Ces avantages font de PySpark un choix privilégié pour les data scientists et les ingénieurs de données qui souhaitent exploiter la puissance de Spark avec la simplicité de Python.
Comment améliorer PySpark ?
Vous pouvez enrichir PySpark avec des bibliothèques dédiées. PySpark est bien plus qu’une simple interface ; il s’agit d’un écosystème riche en bibliothèques spécialisées.
Parmi elles, PySparkSQL se distingue en permettant des analyses de type SQL sur des données structurées ou semi-structurées, offrant la possibilité d’exécuter des requêtes SQL directement.
MLlib, le wrapper de machine learning pour Spark, simplifie l’implémentation d’algorithmes de machine learning en parallélisant les données.
GraphFrames étend les capacités de PySpark aux analyses graphiques, permettant des traitements complexes sur des graphes à grande échelle.
L’intégration de ces bibliothèques dans PySpark facilite la manipulation de données diversifiées et ouvre la voie à des analyses avancées.
