PySpark для начинающих: полное руководство с примерами и заданиями

PySpark – это фреймворк для обработки больших объемов данных с использованием языка Python. Он основан на Apache Spark, который является одной из наиболее широко используемых платформ для работы с данными в масштабе веба.

Начать работу с PySpark может быть сложно для начинающих, но в этом руководстве мы поможем вам освоить этот инструмент, рассказав об основных концепциях и функциональности PySpark.

В этом руководстве вы получите все необходимые знания, чтобы начать работать с PySpark, начиная от установки и начального уровня до продвинутой обработки данных и машинного обучения. Мы раскроем все возможности PySpark и поможем вам справиться с множеством задач, которые вы можете столкнуться в процессе работы с данными на больших масштабах.

Что такое PySpark?

PySpark – это модуль Python для анализа больших объемов данных с использованием технологии Apache Spark.

Apache Spark – это распределенная система обработки данных, которая позволяет работать с данными объемом в гигабайты и терабайты. Она обладает высокой скоростью обработки данных и эффективностью.

PySpark использует язык программирования Python для написания программ, которые работают с данными в Apache Spark. В PySpark можно использовать широкий набор библиотек Python, что делает его очень гибким и удобным для использования.

С помощью PySpark можно решать различные задачи, связанные с анализом данных: от простых подсчетов до сложных машинного обучения. Он очень популярен среди специалистов в области анализа данных, так как позволяет справляться с огромным объемом данных.

Для работы с PySpark необходимо установить Apache Spark и Python, а затем установить PySpark. После этого можно начинать использовать PySpark для анализа данных.

Определение

PySpark – это высокоуровневый инструмент, который используется для обработки больших объемов данных с использованием языка программирования Python. PySpark предоставляет удобный и эффективный интерфейс для работы с данными, а также позволяет выполнять распределенные вычисления на кластерах.

PySpark основан на технологии Apache Spark, которая является одной из самых популярных и мощных технологий для обработки больших данных. С помощью PySpark можно выполнять различные операции над данными, такие как фильтрация, группировка, сортировка, агрегация и многое другое.

PySpark использует распределенную архитектуру, которая позволяет обрабатывать большие объемы данных на высокой скорости. Он поддерживает работу с различными источниками данных, включая файлы в форматах CSV, JSON, Parquet и другие. Также PySpark может использоваться для машинного обучения и анализа данных.

PySpark обладает множеством возможностей и преимуществ, которые делают его популярным инструментом для анализа больших объемов данных. Кроме того, разработчики могут использовать знакомый Python для написания кода, что упрощает начало работы с PySpark.

История

PySpark – это набор инструментов для обработки и анализа больших объемов данных на языке программирования Python, который использует библиотеку Apache Spark. История развития PySpark связана с историей Apache Spark.

Apache Spark был разработан в 2009 году в Университете Калифорнии в Беркли (UC Berkeley) командой исследователей, руководимой Матейем Захария. Изначально Spark был создан для обработки данных в памяти, что предполагало крайне высокую производительность и скорость работы. Вскоре Apache Spark стал основным инструментом для обработки данных на кластерах и облачной инфраструктуре.

В 2012 году командой из UC Berkeley был создан проект MLbase, посвященный машинному обучению на больших данных с использованием Apache Spark. Одна из частей этого проекта стала проработкой возможности использования PySpark – Python API для Apache Spark для обеспечения простого и удобного доступа к нативным ресурсам Spark.

С тех пор PySpark стала одной из самых популярных Python-библиотек для анализа данных, благодаря своим простоте, удобству и открытому исходному коду.

Установка PySpark

Шаг 1: Проверьте корректность установленного Java Runtime Environment (JRE), так как PySpark требует версию Java 7 или выше. Для проверки выполните команду:

java -version

Шаг 2: Установите Apache Spark. Для этого необходимо скачать архив с официального сайта (https://spark.apache.org/downloads.htm) и распаковать его. Рекомендуется выбирать версию с Hadoop, чтобы полноценно использовать PySpark.

Шаг 3: Установите PySpark. Самым простым способом является установка через пакетный менеджер pip с помощью команды:

pip install pyspark

Шаг 4: Настройте переменные окружения. Установите переменную окружения PYSPARK_PYTHON на путь к Python, который вы собираетесь использовать для запуска PySpark. Кроме того, добавьте $SPARK_HOME/bin в переменную окружения PATH.

Шаг 5: Проверьте установку. Для этого запустите интерпретатор PySpark следующей командой:

pyspark

Важно: Проверьте совместимость версий всех установленных компонентов: Java, Spark и PySpark, чтобы избежать ошибок и проблем при работе.

Требования

Для работы с PySpark необходимо иметь некоторые предварительные знания. Вам понадобятся базовые знания языка Python, а также представление о работе с Big Data и MapReduce.

Кроме базовых знаний Python, вам потребуются некоторые конкретные библиотеки, такие как PySpark. Установка и конфигурация PySpark может быть сложной задачей, особенно, если вы не знакомы с установкой программного обеспечения в Linux-системах.

Для работы с PySpark рекомендуется использовать мощное железо, особенно в случае работы с большим объемом данных. Процессор и оперативная память должны обладать достаточной мощностью, чтобы обеспечить эффективную обработку больших объемов данных.

Также возможно понадобится знание SQL для работы с данными, анализа и построения отчетов. Обучение SQL может понадобиться как начинающим, так и опытным пользователям PySpark.

И наконец, очень важно наличие у пользователя высокого уровня усидчивости и терпения, так как работа с данными может быть трудоемкой и затратной по времени.

Установка на Windows

Для установки PySpark на операционную систему Windows, необходимо выполнить несколько простых шагов:

1. Загрузить и установить Java Development Kit (JDK) версии 8 или выше.
2. Загрузить и установить Apache Spark. Рекомендуется скачать предварительно собранную версию Spark с Hadoop, чтобы избежать ошибок при запуске.
3. Настроить переменные среды, указав путь к установленным JDK и Spark. Опционально можно добавить путь к Python в переменные среды.
4. Загрузить и установить Python, если он еще не установлен. Рекомендуется установить Anaconda Distribution, которая включает в себя множество полезных библиотек, в том числе и для научных вычислений.
5. Установить PySpark, используя команду pip install pyspark из командной строки или Anaconda prompt.

После завершения всех шагов, PySpark будет готов к использованию на операционной системе Windows. Для проверки корректности установки можно запустить интерактивный режим PySpark, используя команду pyspark из командной строки.

Установка PySpark на Windows может занять несколько минут, но качественная установка позволит вам быстро и удобно работать с утилитой на своем компьютере.

Установка на Linux

Для установки PySpark на операционной системе Linux, необходимо выполнить несколько шагов. Сначала необходимо установить Java Development Kit (JDK). Для этого можно воспользоваться командой:

sudo apt-get install default-jdk

Далее необходимо скачать и установить Apache Spark. Для этого можно воспользоваться официальной страницей загрузки Apache Spark на сайте https://spark.apache.org/downloads.html. После скачивания необходимо распаковать архив:

tar -xzf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz

Для удобства использования рекомендуется добавить путь к Spark в переменную окружения. Для этого необходимо открыть файл ~/.bashrc и добавить следующие строки:

export SPARK_HOME=/path/to/spark

export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH

После добавления строк необходимо выполнить команду:

source ~/.bashrc

PySpark устанавливается как часть Apache Spark. Для запуска PySpark необходимо воспользоваться командой:

pyspark

Также возможно использовать Jupyter Notebook для работы с PySpark. Для этого необходимо установить Jupyter Notebook и пакет PySpark:

pip install jupyter pyspark

После установки необходимо запустить Jupyter Notebook и создать новый ноутбук с используемым PySpark.

Основы PySpark

PySpark – это фреймворк для работы с большими данными на языке Python, который предоставляет возможность распределенных вычислений на кластере.

Основной объект в PySpark – это Resilient Distributed Dataset (RDD), который является неизменяемым распределенным набором данных, способным к параллельной обработке.

PySpark использует Hadoop Distributed File System (HDFS) для хранения данных и выполнения параллельных задач на кластере. Кроме того, PySpark интегрирован с библиотеками Python, такими как NumPy, Pandas и Matplotlib.

Для работы с PySpark необходимо установить Apache Spark и настроить его, а затем запустить PySpark в консоли или в среде разработки. В PySpark можно использовать различные операции для обработки данных, такие как фильтрация, сортировка, группировка, агрегация и многое другое.

• Операции фильтрации используются для выбора подмножества данных, удовлетворяющих определенным условиям.
• Операции сортировки используются для упорядочивания данных по определенным полям.
• Операции группировки и агрегации используются для вычисления статистических показателей по группам данных.

Кроме того, PySpark предоставляет возможность использования машинного обучения, благодаря библиотеке MLib. Эта библиотека включает в себя алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации и другие методы машинного обучения.

Работа со SparkContext

SparkContext – это основная точка входа для любого приложения, использующего Apache Spark. Он управляет соединением с кластером Spark и координирует задачи, выполняемые на кластере.

Создание объекта SparkContext в PySpark начинается с создания объекта SparkConf, который определяет настройки конфигурации для приложения. Затем объект SparkConf передается в качестве аргумента к объекту SparkContext.

Пример создания объекта SparkContext:

from pyspark import SparkContext, SparkConf

conf = SparkConf().setAppName("myApp")
sc = SparkContext(conf=conf)

После создания объекта SparkContext вы можете использовать его для создания RDD (распределенных наборов данных), выполнения операций над ними и сохранения результатов.

Примечание: В PySpark может существовать только один активный объект SparkContext за раз.

Кроме того, SparkContext имеет несколько важных методов, которые облегчают управление кластером:

• stop(): останавливает SparkContext и освобождает ресурсы кластера;
• setLogLevel(level): устанавливает уровень журналирования логов Spark (от “ALL” до “OFF”);
• getOrCreate(config=None): создает новый объект SparkContext или возвращает существующий (если он уже создан).

Пример использования метода stop():

sc.stop()

Метод stop() должен вызываться после завершения работы с объектом SparkContext.

Работа с RDD

В PySpark основным объектом для работы является распределенный набор данных (RDD). RDD – это неизменяемая коллекция элементов, которые могут быть обработаны параллельно. Работа с RDD начинается с создания исходного RDD либо путем преобразования уже существующего RDD с помощью функций.

Преобразования RDD

Преобразования RDD могут быть выполнены с использованием различных функций, таких как filter(), map(), reduce() и flatMap(). Они могут быть использованы для фильтрации, маппинга, агрегации или слияния RDD.

• Filter() – фильтрует элементы RDD по определенному условию.
• Map() – преобразует каждый элемент RDD в новый элемент.
• FlatMap() – преобразует каждый элемент RDD в несколько элементов.
• Reduce() – сводит значения RDD к одному элементу.

Действия RDD

Действия RDD представляют собой операции, возвращающие результаты. Они используются для чтения данных из RDD или сохранения результата в файл. Как правило, действия запускают вычисления на RDD и могут быть затратными по времени и ресурсам.

• Collect() – извлекает все элементы RDD в список на драйвере.
• First() – возвращает первый элемент RDD.
• Count() – возвращает количество элементов в RDD.
• SaveAsTextFile() – сохраняет RDD в текстовом формате.

Кэширование RDD

Одним из принципов работы PySpark является ленивые вычисления, т.е. ничего не вычисляется до тех пор, пока не будет вызвано действие. Однако для повторного использования RDD, данные могут быть кэшированы в памяти или на диске с помощью функции cache().

Заключение

Работа с RDD – это ключевой аспект при работе с PySpark, и разработчики могут использовать множество функций для преобразования данных и выполнения вычислений. Кроме того, эффективное использование кэширования может помочь ускорить выполнение приложений.

Пайплайн обработки данных

Пайплайн обработки данных – это последовательность шагов, которые необходимо выполнить для преобразования и анализа данных. Его использование является ключевым элементом в работе с большими наборами данных.

Пайплайны позволяют собирать данные из разных источников, обрабатывать их и сохранять результаты в нужном формате. Они могут состоять из таких этапов, как загрузка данных, очистка, трансформация, агрегация и визуализация.

PySpark предоставляет инструменты для создания пайплайнов, используя которые, разработчики могут быстро создавать сложные процессы обработки данных. В PySpark пайплайн обычно строится с помощью класса Pipeline, который позволяет определить набор этапов и их последовательность.

Например, в пайплайне обработки текстовых данных можно использовать такие этапы, как токенизация, удаление стоп-слов, преобразование векторов слов и т.д. Каждый этап может иметь свои параметры, которые можно настроить в соответствии с требованиями проекта.

Заключительным этапом пайплайна является сохранение результатов. Результаты могут быть сохранены в различных форматах, таких как CSV, JSON, Parquet и других.

В итоге, использование пайплайнов обработки данных позволяет значительно упростить процесс работы с большими наборами данных, сократить время разработки и повысить эффективность анализа.

Примеры использования PySpark

1. Обработка больших данных

PySpark был разработан для обработки больших объемов данных на кластерах Hadoop. Он может обрабатывать терабайты данных в режиме реального времени, намного быстрее, чем традиционные методы обработки данных.

2. Машинное обучение

PySpark предоставляет API для различных алгоритмов машинного обучения, таких как регрессия, классификация и кластеризация. Используя функции PySpark MLlib, можно быстро развернуть модели машинного обучения на кластере.

3. Анализ данных

PySpark может использоваться для анализа данных в режиме реального времени. Он предоставляет несколько функций для проведения анализа данных, таких как фильтрация, сортировка, группировка и агрегация данных. Библиотека PySpark SQL позволяет использовать SQL-запросы для анализа данных

4. Обработка структурированных данных

PySpark может использоваться для обработки структурированных данных, таких как CSV, JSON, Avro, Parquet и другие. Он может легко обработать данные, хранящиеся в различных форматах, и сконвертировать их в нужный формат для дальнейшей обработки.

5. Работа с графами и сетями

Библиотека PySpark GraphX может использоваться для работы с графами и сетями. Она предоставляет несколько алгоритмов для исполнения различных функций, таких как обнаружение сообществ, выявление центральности и поиск пути.

6. Обработка временных рядов

PySpark предоставляет функции для обработки временных рядов, таких как агрегация, фильтрация и конвертация данных. Он также включает библиотеку PySpark Streaming для обработки потоковых данных в реальном времени.

7. Обработка неструктурированных данных

PySpark может использоваться для обработки неструктурированных данных, таких как изображения, аудио и текстовые данные. Библиотека PySpark MLlib предоставляет несколько алгоритмов для обработки и анализа текстовых данных.

8. Работа с распределенными базами данных

PySpark интегрируется с различными распределенными базами данных, такими как Cassandra, HBase, Amazon S3 и другими. Это позволяет использовать PySpark для чтения и записи данных в эти базы данных.

Анализ больших данных

Современный мир объёмом данных поражает воображение. Огромное количество информации, генерируемое каждый день, возникает в самых разных сферах деятельности — от бизнеса и медицины до науки и государственного управления. Анализ больших данных стал необходимостью. Без него невозможно эффективно управлять, принимать взвешенные решения и находить новые возможности.

Анализ больших данных заключается в изучении и обработке огромного объёма информации, которая не может быть обработана с помощью традиционных подходов. Здесь на сцену выходят Big Data технологии, которые позволяют обрабатывать, хранить и анализировать данные.

Важным аспектом анализа больших данных является использование специальных инструментов и технологий, таких как PySpark. PySpark представляет собой инструмент, который используется для обработки данных на большом объёме данных с высокой скоростью и эффективностью.

PySpark — это Python API для Apache Spark, который позволяет писать распределённые программы для обработки больших объёмов данных. С помощью PySpark можно обрабатывать данные в различных форматах, таких как JSON, CSV, Parquet, Avro и многих других. PySpark облегчает работу с данными, делает её более понятной и простой, а результаты анализа более точными и достоверными.

• Подводя итог, можно сказать, что анализ больших данных стал необходимостью в современном мире;
• Без использования специальных инструментов и технологий, таких как PySpark, анализ больших данных невозможен;
• PySpark позволяет обрабатывать данные в различных форматах, облегчает работу с данными и делает результаты более точными и достоверными.

Машинное обучение

Машинное обучение – это современная область науки, основанная на методах и алгоритмах анализа данных, которые позволяют компьютерам “обучаться” на основе имеющейся информации. Машинное обучение широко применяется в различных отраслях, таких как медицина, финансы, автомобильная отрасль, промышленность, и т.д.

Для реализации задач машинного обучения в Python-окружении широко используется библиотека PySpark, которая позволяет выполнять распределенные вычисления на кластерах Apache Hadoop и Apache Spark. PySpark содержит большое количество инструментов для работы с данными и машинным обучением, таких как Spark MLlib, которая предоставляет алгоритмы классификации, регрессии, кластеризации, рекомендательных систем, и т.д.

Для успешного применения методов машинного обучения необходимо правильно подходить к генерации признаков, сбору и предобработке данных, а также выбору и настройке модели. Одним из решений этой проблемы является использование “черного ящика” – глубоких нейронных сетей, которые могут автоматически извлекать признаки из исходных данных и строить сложные модели.

Машинное обучение – это комплексная область науки, требующая знания не только алгоритмов и методов обработки данных, но и математических основ, алгоритмических структур и моделей, а также понимания задачи, которую нужно решать. Начать изучение этой области можно с базовых алгоритмов классификации и регрессии, и далее – продвигаться к более сложным методам и моделям, которые обеспечивают высокое качество решения задач.

• Преимущества использования машинного обучения:
• Автоматизация процессов обработки данных и принятия решений.
• Уменьшение вероятности человеческой ошибки в принятии решений.
• Анализ больших объемов данных, которые не могут быть обработаны человеком.
• Способность обнаруживать скрытые взаимосвязи и предсказывать будущие события.

Расширенные возможности PySpark

PySpark является мощным инструментом для обработки больших объемов данных. Он имеет множество возможностей для работы с данными и их обработки, а также для анализа данных. Рассмотрим некоторые из расширенных возможностей PySpark.

• Функции высшего порядка: PySpark позволяет использовать функции высшего порядка, которые принимают другие функции в качестве аргументов или возвращают функции как результат. Это позволяет более гибко работать с данными.
• Машинное обучение: PySpark поддерживает библиотеку машинного обучения pyspark.ml, которая содержит множество алгоритмов машинного обучения, таких как линейная регрессия, решающие деревья и Random Forest.
• Стриминг данных: PySpark позволяет обрабатывать потоковые данные с помощью структуры данных StreamingDataFrame, которая позволяет применять обработку данных в реальном времени.
• Графовые алгоритмы: PySpark содержит библиотеку GraphFrame, которая позволяет работать с графами и использовать графовые алгоритмы, такие как PageRank.
• Управление ресурсами: PySpark позволяет управлять ресурсами кластера с помощью Spark Standalone, Apache Mesos и Hadoop YARN, что обеспечивает более эффективное использование ресурсов.
• Распределенная обработка данных: PySpark позволяет обрабатывать и анализировать данные распределенно, что позволяет обрабатывать большие объемы данных на большом кластере серверов.

PySpark имеет множество расширенных возможностей, которые позволяют работать с данными эффективно и гибко. Он поддерживает машинное обучение, обработку потоковых данных, работу с графами и многое другое. Также он позволяет эффективно управлять ресурсами кластера и обрабатывать данные распределенно.

Работа с DataFrame

DataFrame – это основной объект, который используется в PySpark для обработки данных. Он представляет собой таблицу со строками и столбцами, где каждый столбец имеет имя и тип данных.

Создать DataFrame можно из различных источников данных, таких как CSV-файлы, базы данных, JSON-файлы и т.д. Для этого используется метод read() и указание необходимого источника данных и формата.

После создания DataFrame можно выполнять различные операции над данными, такие как фильтрация, группировка, агрегация, сортировка и т.д. Эти операции можно выполнить с помощью функций, которые предоставляются в PySpark.

Важно отметить, что DataFrame является неизменяемым объектом, поэтому любые операции над данными будут создавать новый DataFrame.

При работе с DataFrame можно использовать функции из библиотеки PySpark.sql.functions, которые позволяют выполнять различные операции над столбцами и данными, такие как функции для работы с датами, математические функции и т.д.

Также, для более удобной работы с DataFrame можно использовать методы show() и head(), которые выводят на экран содержимое таблицы или первые строки, соответственно. А методы collect() и toPandas() позволяют получить данные в виде массива или Pandas DataFrame.

Параллельное выполнение

Одной из ключевых особенностей PySpark является возможность выполнять задачи параллельно. Это достигается за счет возможности распределения данных на несколько узлов кластера и параллельного выполнения операций на этих узлах.

Для того чтобы использовать параллельное выполнение в PySpark, необходимо сначала разбить данные на несколько частей, которые могут быть обработаны независимо друг от друга. Это может быть сделано с помощью функции repartition, которая распределит данные на нужное число частей.

После того, как данные были разбиты на несколько частей, можно применять операции на каждой части независимо друг от друга. Это может быть выполнено с помощью функции map, которая сделает маппинг каждой части на нужные операции.

Кроме того, PySpark также поддерживает распределенное выполнение операций на нескольких узлах кластера. Например, функции reduce и aggregate могут выполняться параллельно на нескольких узлах для более быстрого выполнения.

• Параллельное выполнение в PySpark позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных
• Разбиение данных на несколько частей позволяет параллельно выполнять операции над каждой из них
• PySpark также поддерживает распределенное выполнение операций на нескольких узлах кластера

Использование параллельного выполнения в PySpark позволяет быстро и эффективно обрабатывать большие объемы данных, ускоряя выполнение операций и позволяя параллельно выполнять операции на нескольких узлах кластера.

Проблемы и решения

Проблема: При запуске PySpark возникает ошибка “Java gateway process exited before sending the driver its port number”

Решение: Эта ошибка возникает, когда Spark не может связаться с Java. Чтобы ее исправить, убедитесь, что у вас установлен Java и Spark версии, которые совместимы. Установите соответствующий путь к Java в переменные среды системы и перезапустите PySpark.

Проблема: PySpark не запускается на Windows

Решение: PySpark не выпускается официально для Windows, но вы можете запускать PySpark с помощью Windows Subsystem for Linux (WSL). Установите Ubuntu на WSL, установите Java и PySpark внутри WSL и запустите PySpark из командной строки в Ubuntu.

Проблема: Некоторые операции PySpark работают намного медленнее, чем другие

Решение: Это может быть связано с тем, что некоторые операции PySpark потребляют больше ресурсов, чем другие. Попробуйте использовать распределенный режим Spark, чтобы использовать все доступные ресурсы, или разбить операции на меньшие куски, чтобы улучшить производительность.

Проблема: Ошибка “Py4JJavaError” при выполнении операции PySpark

Решение: Эта ошибка часто связана с неправильным форматированием данных. Убедитесь, что типы данных для всех столбцов и операций совпадают, проверьте длину строк и исключите нулевые значения. Также стоит проверить наличие необходимых зависимостей и версию Spark.

• Ключевое решение: Тщательно анализируйте ошибки и проверяйте, что каждый шаг вашего процесса выполнен корректно, а также что все зависимости на месте

Проблемы с установкой

PySpark – универсальный инструмент, который позволяет проводить большие объемы работы с данными. Однако, установка может осложниться различными проблемами, которые могут вызвать затруднения даже у опытных разработчиков.

Одной из причин возникновения проблем с установкой является несовместимость версии PySpark с используемыми библиотеками и операционной системой. Некоторые версии PySpark могут требовать более новых версий библиотек, которых нет в вашей операционной системе. Фикс – необходимо обновить требуемые компоненты для вашей операционной системы до необходимого уровня.

Еще одной из частых причин является отсутствие необходимых зависимостей, необходимых для запуска PySpark. В случае, если при установке необходимых компонентов вы столкнулись с ошибкой, вероятно, что некоторые из необходимых пакетов могут отсутствовать. Фикс – проверьте наличие всех необходимых зависимостей перед установкой PySpark.

Наконец, не стоит забывать о возможных проблемах при установке PySpark на различных операционных системах. Некоторые операционные системы могут требовать дополнительные настройки, чтобы обеспечить корректную работу PySpark. Фикс – ознакомьтесь с требованиями для каждой операционной системы перед установкой PySpark.

Кроме всего прочего, скачивание и установка PySpark может занять довольно много времени и потребовать быстрого Интернета. Не забывайте об этом при планировании установки на своем компьютере.

Проблемы с производительностью

Работа с PySpark может столкнуться с проблемами производительности, особенно если обрабатываемый объем данных большой.

Одна из проблем может быть связана с использованием операции GroupBy. Если данные распределены неравномерно, то это может привести к несбалансированным запросам и низкой производительности. Решением могут быть специальные алгоритмы, которые позволяют сбалансировать распределение, например, использование функции repartition.

Еще одной проблемой может быть нежелательное перемещение данных. Например, при использовании операции Join PySpark перемещает данные из разных наборов на один узел, что может снижать производительность. Одним из решений является использование разных алгоритмов Join, хэширование или Broadcast Join.

Также важно избегать использования операций типа collect() и reduce(). Эти операции могут приводить к значительному давлению на память, особенно при обработке больших объемов данных.

Следует также оптимизировать использование кэша и избегать ненужных компьютерных ресурсов для более эффективной работы PySpark.