A capacidade de processar, analisar e extrair informações de grandes volumes de dados tornou-se um diferencial competitivo para muitas organizações.

O Apache Spark, uma das ferramentas mais populares nesse cenário, oferece capacidades de processamento distribuído de dados. O PySpark, sua interface para Python, torna a potência do Spark acessível a Cientistas de Dados familiarizados com essa linguagem. Neste artigo, vamos explorar as capacidades do PySpark, bem como sua relação com a Linguagem SQL.

PySpark em Análise de Dados

PySpark é uma combinação do Python com o Spark, permitindo que os Cientistas de Dados realizem análises de dados em larga escala usando um ambiente Python. As principais características do PySpark incluem:

DataFrame API: Estruturas de dados semelhantes a tabelas, otimizadas para cálculos distribuídos, que podem ser manipuladas usando operações semelhantes às do pandas, biblioteca Python popular para análise de dados.

Integração com Bibliotecas Python: A possibilidade de combinar PySpark com outras bibliotecas Python, como NumPy, pandas e Scikit-learn.

MLlib: Uma biblioteca para aprendizado de máquina em larga escala que oferece algoritmos otimizados para ambientes distribuídos (executados através de diversas máquinas).

Linguagem SQL vs. Sintaxe SQL do PySpark

Linguagem SQL é uma linguagem declarativa que descreve o “o quê” e não o “como”. É excelente para operações relacionais em bancos de dados e é amplamente utilizada.

O PySpark oferece suporte à execução de queries SQL no padrão ANSI, bem como sua própria versão da sintaxe SQL através de diversas funções. A diferença principal é a integração com o ambiente Python.

A sintaxe SQL do PySpark (através de diversas funções), embora se assemelhe à Linguagem SQL tradicional, é integrada ao PySpark, permitindo que os Cientistas de Dados usem comandos SQL com operações Python. É possível, por exemplo, criar um DataFrame no PySpark, e depois manipular esse dataframe usando funções para quase todo tipo de tarefa de análise de dados. E tudo isso pode ser executado em um ambiente distribuído através de um cluster de computadores.

Benefícios do Processamento Distribuído

O verdadeiro poder do PySpark deriva do mecanismo distribuído do Spark.

O Apache Spark é uma plataforma de computação distribuída em cluster que foi projetada para ser rápida e de propósito geral. Um cluster Spark pode ter duas, três ou mesmo 4 mil máquinas, aumentando de forma considerável a capacidade computacional e permitindo processar grandes volumes de dados.

Vamos entender um pouco sobre seu mecanismo distribuído:

Arquitetura Básica:

Driver Program: É o programa principal e controla a execução de um job Spark. Ele cria o SparkContext, que coordena o processo de execução entre o Driver e os Executors.

Cluster Manager: Pode ser o Spark Standalone ou outro gerenciador de cluster como o Mesos ou YARN. É responsável por gerenciar e alocar recursos para cada aplicação.

Executors: São processos que são lançados para cada aplicação no nó de trabalho e executam as tarefas atribuídas a eles pelo programa de driver. Eles também armazenam em cache os dados em memória.

Resilient Distributed Dataset (RDD):

Os RDDs são a abstração de dados principal do Spark. Eles são coleções distribuídas de objetos e podem ser armazenados em memória ou no disco. O RDD é imutável, ou seja, uma vez criado, você não pode alterá-lo (mas pode criar uma cópia com as transformações necessárias). A capacidade de armazenar em cache RDDs em memória é uma das principais razões para a velocidade de computação do Spark.

Divisão e Distribuição de Tarefas:

Os dados são divididos em várias partições e distribuídos em vários nós do cluster. Cada partição pode ser processada por uma única tarefa, de forma que a tarefa seja executada em paralelo em diferentes partições, obtendo alta concorrência e aproveitando o potencial completo do cluster.

Tolerância a Falhas:

O Spark alcança tolerância a falhas por meio de operações de linhagem. Se uma partição de um RDD for perdida, o Spark pode recriá-la a partir da linhagem. A linhagem consiste em uma série de transformações que foram aplicadas a conjuntos de dados para criar o RDD. Isso significa que, em vez de replicar os dados, o Spark replica as transformações, tornando o processo eficiente.

Lazy Evaluation:

No Spark, as transformações são “preguiçosas”, o que significa que elas não são computadas imediatamente. Elas são registradas e executadas apenas quando uma ação é chamada. Isso permite que o Spark otimize o plano de execução completo, reduzindo o número de etapas e o volume de dados processados.

Bibliotecas e APIs:

Além do núcleo do Spark que lida com a computação distribuída, o Spark oferece várias bibliotecas para tarefas como processamento de streams em tempo real (Spark Streaming), análise de machine learning (Spark MLlib), manipulação de grandes conjuntos de dados estruturados (SparkSQL) e muito mais.

O mecanismo distribuído do Spark é uma das principais razões de sua popularidade. Ele permite processar grandes volumes de dados de maneira eficiente, tornando-o uma escolha preferencial para uma ampla variedade de tarefas de processamento de dados. Aqui estão algumas vantagens do mecanismo distribuído:

Escala: Capacidade de processar terabytes ou petabytes de dados distribuindo o processamento por múltiplos computadores em um cluster.

Resiliência: O Spark armazena dados em partições distribuídas. Se um nó falhar, o trabalho é redistribuído e o sistema recupera-se rapidamente.

Otimização: O Spark tem um otimizador chamado Catalyst, que otimiza automaticamente as consultas, independentemente de serem expressas em SQL ou na API do DataFrame. O Catalyst contém uma biblioteca geral para representar árvores e aplicar regras para manipulá-las. A figura abaixo representa o Catalyst.

Catalyst-Optimizer-diagram

O PySpark leva todas essas vantagens para o processo de análise de dados usando uma sintaxe própria da Linguagem SQL (através de funções) ou usando SQL padrão ANSI. Ou seja, você criar o processo de análise usando SQL e Python e o Spark se encarrega de executar seu processo em um cluster de forma transparente e super veloz.

Conclusão

O PySpark oferece uma ponte entre o mundo da análise de dados em Python e as capacidades de processamento distribuído do Spark. Seja usando a familiaridade da Linguagem SQL ou aproveitando as bibliotecas nativas em Linguagem Python, o PySpark fornece uma solução robusta e escalável e aqui na DSA é estudado em detalhes no curso Pipelines de ETL e Machine Learning com Apache Spark.

Equipe DSA