PySpark adalah kerangka komputasi cluster sumber terbuka untuk pemrosesan data besar. Ini didasarkan pada proyek Apache Spark yang populer, dan menyediakan perangkat yang kuat untuk analisis dan manipulasi data. PySpark dirancang untuk menskalakan dari kumpulan data kecil hingga kelompok data besar. Ini memiliki API untuk bahasa pemrograman Java dan Python.
PySpark menawarkan beberapa opsi komputasi terdistribusi dan paralel, seperti pengelompokan dalam memori, variabel bersama, dan API untuk mengakses kumpulan data terdistribusi. Ia juga dilengkapi failover otomatis dan penskalaan otomatis kekuatan pemrosesan. Dibandingkan dengan kerangka pemrosesan data besar lainnya, PySpark menyediakan cara sederhana namun ampuh untuk memproses data dalam jumlah besar dengan cepat dan efisien.
PySpark adalah solusi ideal untuk proyek komputasi terdistribusi seperti ilmu data dan pembelajaran mesin. Ini dapat digunakan untuk menganalisis kumpulan data besar dan mengembangkan model dengan cepat. PySpark memungkinkan pengguna memanfaatkan pemrosesan data terdistribusi dalam bahasa yang cepat dan mudah dipahami. Oleh karena itu, pengguna dapat dengan cepat mengembangkan aplikasi dan model sambil tetap produktif dan mendapatkan hasil dengan cepat.
PySpark adalah pilihan de facto untuk pemrosesan data terdistribusi skala besar karena kecepatan dan skalabilitasnya. Ini menyederhanakan manipulasi data dan menyediakan platform yang kuat untuk aplikasi pembelajaran mesin. Dengan memanfaatkan kenyamanan bahasa pemrograman Python dan kekuatan komputasi terdistribusi, PySpark dapat memberikan wawasan berharga kepada pengguna dari kumpulan data mereka.
