为什么要在 PySpark 中导入熊猫？答案

【问题标题】：Why Import pandas in PySpark?为什么要在 PySpark 中导入熊猫？
【发布时间】：2021-02-11 08:36:31
【问题描述】：

嗨，在数据科学领域的大学里，我们了解到，如果我们想处理小数据，我们应该使用 pandas，如果我们处理大数据，我们应该使用 spark，例如 Python 程序员 PySpark。

最近我在云中的一个 Hackaton（azure Synapse，在 Spark 内部工作）中看到在笔记本中导入 pandas（我想代码是好的原因是由微软人制作的）

import pandas 
from azureml.core import Dataset
training_pd = training_data.toPandas().to_csv('training_pd.csv', index=False)

他们为什么这样做？

【问题讨论】：

可能使用 pandas 写入单个文件 training_pd.csv，因为 Spark 写入具有多个部分文件的文件夹。根据您提供的代码，我看不到其他原因。
@blackbishop 感谢您的评论。如果有人有其他想法，我们会保留该问题，如果没有，我们将用您的答案关闭它。
towardsdatascience.com/… 很有趣

标签： pandas apache-spark pyspark

【解决方案1】：

Pandas 数据帧不支持并行化。另一方面，使用 Pandas，您不需要集群，您有更多的库和易于扩展的示例。说实话，对于每一项不需要扩展的任务，它的性能都更好。

因此，如果您开始学习 Pandas 的数据工程生活，您会遇到两件事：

外化知识：现成代码、sn-ps 和项目；
内化知识：您熟悉并更喜欢的 API、模式、保证以及如何编写此代码的直觉。

对于一个拿着锤子的人来说，一切都像钉子。这并不总是一件坏事。如果你有严格的最后期限，做得比完美更好！现在最好使用 Pandas，而不是多年来学习适当的可扩展解决方案。

想象一下，您想在 PySpark 模式下使用 Apache Zeppelin 笔记本，并提供所有这些很酷的可视化效果。但它并不能完全满足您的要求，您正在考虑如何快速修复它。同时，您可以立即 google 一个现成的 Pandas 解决方案。这是一条路；您没有其他选择来满足您的最后期限。

另一个猜测是，如果你用 Python 编写代码，你可以在 PyCharm 等每个优秀的 IDE 中使用交互式调试器轻松调试它。这通常不适用于在线笔记本，尤其是在 Spark 模式下。你知道 Spark 有什么好的调试器吗？我什么都不知道（据我所知，来自 IDEA 的大数据工具插件的人们正试图为 Scala 解决这个问题，但不是为 Python 解决这个问题）。所以你必须在 IDE 中编写代码，然后将其复制粘贴到 notebook 中。

最后但同样重要的是，这可能只是一个错误。人们并不总是完全清楚自己在做什么，尤其是在大数据这样的大领域。你很幸运有这门大学课程。互联网上的普通乔没有这样的选择。

我应该停在这里，因为只有猜测。

【讨论】：

【解决方案2】：

使用 PySpark 和 Pandas 的主要区别在于语法。为了展示这种差异，我提供了一个读取 parquet 文件并对数据进行一些转换的简单示例。如您所见，PySpark 和 Pandas 的语法完全不同，这意味着您的 Pandas 知识不能直接转移到 PySpark。

# Pandas
pandasDF = pd.read_parquet(path_to_data)
pandasDF['SumOfTwoColumns'] = pandasDF['Column1'] + pandasDF['Column2']
pandasDF.rename({'Column1': 'Col1', 'Column2': 'Col2'}, axis=1, inplace=True)

# PySpark
sparkDF = spark.read.parquet(path_to_data)
sparkDF = sparkDF.withColumn('SumOfTwoColumns', col('Column1') + col('Column2'))
sparkDF = sparkDF.withColumnRenamed('Column1', 'Col1').withColumnRenamed('Column2', 'Col2')

这些用法上的差异以及语法上的差异意味着从使用纯 Pandas 代码转换为纯 PySpark 代码时存在学习曲线。这也意味着您的旧版 Pandas 代码不能直接在 Spark 上与 PySpark 一起使用。幸运的是，有一些解决方案可以让您在 Spark 上使用您的 Pandas 代码和知识。

在 Pandas 中利用 Spark 强大功能的解决方案在 Spark 上使用 Pandas 代码主要有两种选择：Koalas 和 Pandas UDFs

虽然不建议在使用 pyspark 时使用 Pandas，但有时我也看到有人这样做。

【讨论】：

【解决方案3】：

基本上，制作该作品的人似乎更适合 Pandas。当然，Pandas 无法扩展，如果您的数据集增长，您需要更多的 RAM，并且可能需要更快的 CPU（就单核性能而言更快）。虽然这可能会限制某些场景，但在示例中，csv 似乎不足以使用 spark。我看不出任何其他原因。

【讨论】：