基于PySpark 和Pandas 融合的大数据时序分析方法

黄必栋

（南京铁道职业技术学院 智能工程学院 江苏省南京市 210000）

Python 和R 语言是数据分析中的主流编程语言，由于Python 的Pandas 库的流行，Python 成为数据分析的热门编程语言。使用Pandas 进行数据分析适用于单机小规模数据分析场景，无法适应大规模数据处理和计算要求[1][2]。Spark则是大数据处理和迭代计算的主流计算平台[3]，支持Python语言，PySpark 即是Spark API 的Python 语言接口。由于Python 在数据分析中的优势，基于PySpark 的大数据分析方法逐渐成为大数据分析的热门方法，在PyPI 上每月有5百万的下载量，PySpark 是Spark 最新发展中的重点领域[1]。在使用PySpark 进行大数据分析时，由于使用方法灵活、功能多变以及Python 语言和Spark 本身的特性，使用者往往较难评估使用PySpark 的不同方法对大数据处理的性能影响[4]，以及高效地利用现有的Python 数据科学生态进行大数据分析。本文将详细介绍和分析基于PySpark 的大数据分析方法，第1 章介绍了使用PySpark 进行数据分析方法的特点；第2 章分析了PySpark 的基本架构，Python UDF 的演化和性能影响，以及与Pandas 库的集成方法；第3 章介绍了Spark 的运行方法和最佳实践；第4 章提出了PySpark 结合Pandas 库进行时序分析的方法，通过此方法阐述了如何通过PySpark 和Pandas 进行大数据时序分析。

1 基于PySpark的大数据分析方法特点

数据处理和分析中的开发与软件开发的方法和侧重点有所不同，数据处理和分析是面向数据的编程，强调开发的敏捷性和高效性，注重数据处理的性能。使用PySpark 进行数据处理和分析编程，具有较高的开发效率，同时PySpark的架构和设计也兼顾数据处理的性能。……