빅 데이터 시대에 Python은 데이터 과학자와 엔지니어에게 선택의 언어가 되었습니다. 특히, PySpark와 같은 라이브러리를 사용하여 대규모 데이터셋을 처리하고 분석하는 능력은 Python을 빅 데이터 작업에 이상적인 도구로 만듭니다. 이 게시물에서는 Python과 PySpark를 사용하여 빅 데이터를 처리하는 방법을 탐구합니다.
Python과 빅 데이터
- Python의 간결하고 읽기 쉬운 문법은 복잡한 데이터 처리 작업을 단순화합니다.
- 널리 사용되는 라이브러리와 프레임워크는 데이터 분석, 머신 러닝, 데이터 시각화에 이르기까지 다양한 작업을 지원합니다.
PySpark 소개
- Apache Spark는 대규모 데이터 처리에 널리 사용되는 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템입니다.
- PySpark는 Python 프로그래밍 언어로 Spark 기능을 사용할 수 있게 해주는 Spark의 Python API입니다.
PySpark 설치
PySpark는 pip를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.
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pip install pyspark
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PySpark의 기본 사용법
PySpark 세션을 시작하는 방법과 간단한 데이터 처리 예를 살펴봅니다.
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from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder \
.appName(“My App”) \
.getOrCreate()
# 데이터 프레임 생성
df = spark.createDataFrame([
(1, “John Doe”, 30),
(2, “Jane Doe”, 25)
], [“id”, “name”, “age”])
df.show()
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PySpark를 사용한 빅 데이터 처리 예제
데이터 로딩과 처리
대규모 데이터셋을 로드하고, 변환하며, 간단한 분석을 수행하는 예제입니다.
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# CSV 파일 로드
df = spark.read.csv(“path/to/your/data.csv”, header=True, inferSchema=True)
# 데이터 변환
df_filtered = df.filter(df[“age”] > 18)
# 데이터 집계
df_grouped = df_filtered.groupBy(“age”).count()
df_grouped.show()
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빅 데이터 시각화
PySpark 데이터를 Pandas 데이터프레임으로 변환하여 시각화하는 방법입니다.
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import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# PySpark에서 Pandas로 변환
pandas_df = df_grouped.toPandas()
# 데이터 시각화
pandas_df.plot(kind=“bar”, x=“age”, y=“count”)
plt.show()
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- 분산 머신 러닝: PySpark MLlib를 사용한 대규모 머신 러닝
- 데이터 파이프라인: PySpark를 사용한 복잡한 데이터 처리 파이프라인 구축
Python과 PySpark를 사용하면 빅 데이터 처리와 분석이 훨씬 쉬워집니다. 이러한 도구를 사용하여 데이터 주도적인 인사이트를 얻고 비즈니스 문제를 해결할 수 있습니다.
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