身為一名資料工程師，想必大家對於Python的Pandas套件相當熟悉，用其處理各式各樣的專案需求，通常公司也會配備單台設備規格較佳的虛擬機，供資料工程師處理操作大量的數據。
然而，當數據量達到百萬、甚至是千萬級別時，無論是數據的載入或是運算，往往消耗大量的記憶體，甚至是超出機器的記憶體空間，或者是佔滿機器的CPU，導致運算效率低落；相信讀者第一直覺會想到使用Pandas的chunksize的功能，分批處理數據，然而仍無法有效縮短數據運算的時間。
試想如同時使用多台機器各自處理數據的一部分，最後再匯集成最終結果，這種平行運算的概念，不僅有效降低每一台機器需處理的數據量，也能縮短數據處理的時間，因此分布式運算的工具就此如雨後春筍般誕生，Hadoop的MapReduce工具便是沿著上述概念發展而來，然而近年更火熱的Spark，完全在記憶體內進行運算，加快數據處理的速度，其支援各種不同的程式語言，由於資料工程師較熟悉Python，因此，本文將介紹PySpark的環境建置以及基本的操作，如有錯誤，還煩請指教。
一、Spark環境建置
首先，在Ubuntu 18.04的作業系統，依序安裝Java、Scala和Spark的環境:
- Java的安裝
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install openjdk-8-jdk2. Scala的安裝
$ wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.deb
$ sudo dpkg -i scala-2.12.8.deb3. Spark的安裝
$ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.7/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz
$ tar xvf spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz4. 設定環境變量 vi ~/.bashrc
export SPARK_HOME=/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7
export PATH=${SPARK_HOME}/bin:$PATH5. 激活環境變量
$ source ~/.bashrc此時，Spark已經安裝完成，讀者可以輸入pyspark --version確認是否安裝成功。
二、PySpark基本操作
前情提要，Spark的資料型態可以分為三種: 低階的RDD和高階的DataFrame、Dataset(相對於RDD增加資料格式的概念)。在一般實際的PySpark專案開發中，因效能以及開發成本的考量，通常會使用封裝好的高階DataFrame進行開發，如讀者想了解PySpark在操作RDD與DataFrame上效能的差異，可以自行查閱相關文章。
接下來，我們可以使用其提供內建的JSON數據，來熟悉簡單的PySpark語法。
在終端機中，輸入pyspark後，便可以進入交互(shell)模式。首先，我們來加載JSON的數據。
from pyspark.sql.context import SQLContextfrom pyspark import SparkContextsc = sqlContext()sqlContext= SQLContext(sc)df = sqlContext.read.format("json").load("/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/employees.json")
SparkContext是啟動Spark程序的入口點，能建立與集群、資源管理器的溝通，來協調並且執行工作，可以想像為Java的main()函數。
SparkSQL的進入點為SQLContext，用於處理結構化的數據。一但被初始化後，我們就可以在PySpark中開始處理DataFrame與DataSet的操作。
然而，在交互模式下，Spark會自動幫助我們初始化進入點，我們輸入sc便會出現<SparkContext master=local[*] appName=PySparkShell>，我們毋須初始化。
介紹完Spark入口點後，我們在shell模式下，輸入df並無法立即看到數據，僅出現DataFrame[name: string, salary: bigint]的數據格式，由於PySpark有個重要的特性即為惰性機制，如使用Transformation操作，如上述的load()方法，Spark並不會立即觸發執行的機制，但使用Action操作，例如show(), count()等，才會開始進行數據的運算並輸出結果。
首先，查看數據的資料型別:
df.printSchema()獲取數據的樣貌: (默認顯示前20筆的數據)
df.show()
獲取第一條數據:
df.first()我們來創建新欄位，並且針對新欄位進行賦值吧!
請讀者注意，由於 Spark 在操作的時候都是以 RDD (Resilient Distributed Datasets) 或是 DataFrame 的形式，若不是這兩個形態是不能互相處理任何事情，例如不能直接賦值，否則會出現以下錯誤:
df= df.withColumn("department", "A")會出現以下錯誤:
AssertionError: col should be Column
正確賦值的寫法:
from pyspark.sql.functions import lit
df = df.withColumn("department", lit("A")) # 單筆賦值from pyspark.sql.functions import array
inputs = ["A", "B", "C"]
df.withColumn("department", array([lit(x) for x in inputs])).show() #list賦值
我們來根據薪水來進行排序，看每個人的薪資排名!
from pyspark.sql.functions import descdf.orderBy(desc("salary")).select("name", "salary").show()
我們來篩選一下，A部門薪資大於4000元的員工。
from pyspark.sql.functions import col
df.where(col("salary") > 4000).show()
我們再載入相同JSON檔數據，並且為其命名為B部門，並且將公司A、B部門員工匯集在一起。
df2 = sqlContext.read.format("json").load("/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7/examples/src/main/resources/employees.json")df2 = df2.withColumn("department", lit("B"))
df3 = df.union(df2)
我們根據員工薪資多寡，進行職位的劃分，薪資超過4000元者視為資深工程師。
from pyspark.sql.functions import whendf3 = df3.withColumn("position", when(df3["salary"]>=4000, lit("senior")).otherwise(lit("junior")))df3.show()
我們可以統計每個部門的人員組成。
from pyspark.sql.functions import collect_listdf3.groupBy("department").agg(collect_list("name")).show()
我們可以計算出公司每個月投入多少資金在各部門的人事成本上。
df3 = df3.groupBy("department").agg({"salary":"sum"})df3.withColumn("cost",df3["sum(salary)"].cast("int")).drop("sum(salary)").show()
如果groupBy的ETL邏輯相當複雜，建議可使用其內建提供的@pandas_udf(schema, functionType=PandasUDFType.GROUPED_MAP)與groupBy().apply()方法，有興趣者可自行翻閱相關文檔，或者查看筆者的GitHub操作範例進行操作。
查看公司最高和最低薪資。
from pyspark.sql.functions import min, maxdf.select(min("salary"), max("salary")).show()
我們來處理遺漏值吧。
df.na.drop()df.na.fill(0)
我們來為新欄位重新命名，並且刪除欄位!
df.withColumnRenamed("name", "Employee").show()df.drop("salary").show(5)
PySpark內建的方法，可能無法滿足實際的開發需求，在Pandas當中，如我們想針對某一欄位進行自定義的清洗邏輯，通常我們會使用apply()和map()的函數，然而，在PySpark中我們可以使用其提供的套件—UDF。
from pyspark.sql.functions import udffrom pyspark.sql.types import StringTypedef get_position(salary): if salary >= 4000: return "senior" else: return "junior"get_position_udf= udf(get_position, StringType())df.withColumn("position", get_position_udf("salary")).show()
至此便介紹完PySpark的基本概念與各種常見的操作。如讀者想查看DataFrame更多的操作方法，可以查閱官網關於pyspark.sql.functions的說明。
下節將詳細介紹如何透過PySpark串接各式各樣常見的數據倉儲，例如MySQL、MongoDB、Elasticsearch與HBase，如讀者認為該篇文章有所助益，可多多分享並且拍手，表示對我的支持與鼓勵。