Fala, pessoal! Tudo certo?
Nessa postagem irei trazer alguns conceitos básicos de Pyspark.
Até para que possamos, posteriormente, ir avançando na ferramenta.
Trarei os seguintes conceitos:
- Criando um ambiente de desenvolvimento.
- Iniciando uma sessão PySpark.
- Carregando o primeiro Dataframe.
- Realizando uma query.
- Salvando um Dataframe.
https://github.com/jeffwsoares/jupyter-spark
Vamos lá?
Criando um ambiente de desenvolvimento
Para a criação do ambiente de desenvolvimento, criei uma imagem docker que contém o PySpark + Jupyterlab, que em minha opinião, é uma boa combinação de ferramentas.
FROM ubuntu:bionic
# Instalação Python
RUN apt-get update -y
RUN apt-get install python3 -y
RUN apt-get install python3-pip -y
# Instalando Jupyterlab
RUN pip3 install jupyterlab
# Instalando o PySpark
RUN pip3 install pyspark
# Instalando o Java
RUN apt-get install openjdk-8-jdk -y
ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
# Portas
EXPOSE 8888
# Workdir
WORKDIR /opt/sandbox
# Entrypoint
ENTRYPOINT [ "jupyter-lab","--no-browser","--ip=\"0.0.0.0\"", "--allow-root" ]
Agora que vimos o Dockerfile, vamos criar um docker compose, assim, poderemos atribuir uma pasta para a persistência de dados e também um IP fixo para a aplicação.
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# Autor: Jefferson Soares
# Contato: contato@thedataengineer.com.br
# Descrição: Ambiente Jupyter + Spark
# ----------------------------------------------
version: '3.3'
services:
jupyter_tde:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
hostname: jupyter
volumes:
- ./data:/opt/sandbox
ports:
- "8888:8888"
networks:
thedataengineer:
ipv4_address: 192.10.0.111
networks:
thedataengineer:
ipam:
driver: default
config:
- subnet: "192.10.0.0/24" Para realizar o build da nossa imagem, devemos entrar no diretório da aplicação e digitar o seguinte comando:
docker-compose buildDepois de buildar a imagem, podemos iniciar a aplicação com o comando abaixo:
docker-compose upAgora, basta acessarmos endereço que aparece no terminal:
Iniciando uma sessão PySpark
Para iniciar uma sessão PySpark, podemos utilizar a sintaxe abaixo:
from pyspark.sql import SparkSession
spark=SparkSession.builder.master("local[*]").appName("thedataengineer.com.br").getOrCreate()Carregando o primeiro Dataframe
Para o primeiro Dataframe, estou utilizando uma base do Kaggle sobre as cidades brasileiras.
Você pode baixar no seguinte link:
Se você clonou o repositório, você pode colocar a base no diretório “data”, ou se preferir, pode fazer o upload através do próprio jupyter lab.
Uma vez realizada a carga da base, podemos criar um Dataframe com o comando abaixo:
df = spark.read.option("header",True).csv("BRAZIL_CITIES.csv", sep=";")Basicamente, consideramos o header do arquivo como o nome das colunas, passamos o arquivo e o separador.
Depois disso, já podemos executar.
Como podemos ver, os dados foram carregados com sucesso!
Realizando uma query
Agora, vamos realizar a primeira query, a sintaxe é bem simples!
No comando abaixo, é realizada uma query filtrando os casos do estado de São Paulo:
df.filter(df.STATE == 'SP').show(5)
Salvando um Dataframe
Para salvar um Dataframe, também é muito simples e temos diversos formatos, como csv, parquet ou orc.
Abaixo como salvar nossa base filtrada com o estado de São Paulo, nesses diversos formatos:
df.filter(df.STATE == 'SP') \
.withColumnRenamed("IBGE_60+","IBGE_60") \
.withColumnRenamed("IBGE_CROP_PRODUCTION_$","IBGE_CROP_PRODUCTION") \
.withColumnRenamed("IDHM Ranking 2010","IDHM_Ranking_2010") \
.withColumnRenamed(" GVA_TOTAL ","GVA_TOTAL") \
.write.mode("overwrite").parquet("sao_paulo.parquet")
df.filter(df.STATE == 'SP') \
.withColumnRenamed("IBGE_60+","IBGE_60") \
.withColumnRenamed("IBGE_CROP_PRODUCTION_$","IBGE_CROP_PRODUCTION") \
.withColumnRenamed("IDHM Ranking 2010","IDHM_Ranking_2010") \
.withColumnRenamed(" GVA_TOTAL ","GVA_TOTAL") \
.write.mode("overwrite").save("sao_paulo.orc")
df.filter(df.STATE == 'SP') \
.withColumnRenamed("IBGE_60+","IBGE_60") \
.withColumnRenamed("IBGE_CROP_PRODUCTION_$","IBGE_CROP_PRODUCTION") \
.withColumnRenamed("IDHM Ranking 2010","IDHM_Ranking_2010") \
.withColumnRenamed(" GVA_TOTAL ","GVA_TOTAL") \
.write.mode("overwrite").csv("sao_paulo.csv")
Como pode-se notar, tive que renomear algumas colunas antes de salvar, pois haviam caracteres especiais nos nomes.
Você pode olhar o schema do Dataframe com o comando abaixo:
df.printSchema()
Conclusão
Espero que tenham gostado dessa pequena introdução do PySpark!
Embora bem simples, isso já nos dá um norte de por onde seguir!
Uma boa fonte de informações é o site PySpark By Examples, lá tem muita informação, vale a pena conferir!
Por hoje é só!
Até logo! 🙂
