在本文中，将深入了解Apache Spark及其Python接口PySpark。将探讨其核心特性、差异以及在处理大数据时所带来的优势。文章后半部分，将通过PySpark进行一些基础的数据剖析，以便更好地理解其语法和语义。
分布式计算是处理大数据工作负载的关键，它允许处理传统工具和方法难以处理的大量数据。这种数据的“大”通常体现在三个维度：数据量（Volume）、数据流速（Velocity）和数据种类（Variety）。
正如下面的图表所示，Pandas（一个广泛用于数据科学社区的Python库，用于操作表格数据）在数据量较小时，其操作速度比PySpark快得多。然而，随着数据量的增加，PySpark开始表现得更好，存在一个临界点，超过这个点后，Pandas将无法处理大数据。将探讨Pandas为何会“内存不足”，以及Spark如何通过这个问题。
Pandas通过将数据整体加载到机器的内存中来操作数据。因此，如果使用的设备内存为32GB，当数据大小接近32GB时，Pandas的性能会下降，并且计算机上将没有足够的内存用于其他事项。一旦超过32GB，它将耗尽内存，因为它无法在可用内存中加载整个数据块。
Spark通过使用称为集群的机器/节点网络来克服这个问题。因此，大型任务被分成几个子任务，并将这些子任务分配给各个节点。节点执行子任务，每个节点的单独输出被聚合以获得最终输出。
让通过一个简单的类比来理解这一点——假设和朋友被数学老师挑战，在一分钟内解决10个加法运算。在第一次尝试中，和朋友开始加法，都只能加前6个数字，然后时间就到了。（为了简单起见，6个数字在60秒内加完，即每10秒加1个数字）。所以，在第二次尝试中，制定了一个新的策略。当朋友从开始加数字时，从末尾开始加数字。在50秒结束时，朋友找到了前5个数字的和，找到了最后5个数字的和。在最后10秒内，将两个和相加，找到了所有十个数字的和，从而给数学老师留下了深刻的印象。
Spark因其在大规模数据处理中的快速性能而闻名。这是因为它在机器集群的分布式内存（RAM）中保存和加载数据。RAM的处理速度远高于硬盘。当数据不适合放入RAM时，它要么被重新计算，要么被溢出到硬盘。当数据完全存储在内存中时，Spark的处理速度比Hadoop快100倍，当部分数据溢出到硬盘时，速度比Hadoop快10倍。
在PySpark中，不可变性意味着当尝试对对象进行更改时，不会修改对象，而是创建一个新的对象引用。不可变性与DAG（有向无环图，稍后解释）一起帮助Spark实现容错能力，使其能够在发生故障时恢复。（与不可变对象交互的语法略有不同，稍后将通过代码和示例进行解释）
Spark支持两种类型的操作——转换（Transformations）和动作（Actions）。转换是接受对象作为输入并产生一个或多个对象作为输出的函数。它们不会改变输入对象。动作是对对象执行的操作，执行计算并将结果返回给驱动程序。
延迟评估意味着在触发动作之前，应用于对象的转换不会执行。当触发动作时，Spark会创建一个DAG（有向无环图），包含所有需要执行的操作，并找到执行所需操作的最佳路径，从而节省资源并提供最佳结果。
这可以通过一个类比来理解。假设数学老师，也就是班主任，想知道隔壁班的Jim同学是否在场。去了隔壁班询问Jim是否在场。老师还想知道同一个班的Pam同学是否在场。再次去了隔壁班，询问Pam是否在场。假设这个过程发生了几次，因为他想知道Michael、Dwight和Jan的出勤情况。与其立即去隔壁班执行给定的任务，本可以等待一个包含所有需要知道出勤情况的学生名单，从而节省大量时间和资源。
iris_df = spark.read.csv('dbfs:/FileStore/shared_uploads/irisdataset.csv', header="true", inferSchema="true")
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from pyspark.sql.functions import col,avg,sum,min,max,row_number
iris_df.withColumn("row",row_number().over(windowSpec))
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