最近這幾年Big Data（大數據）這個詞相當的流行，媒體新聞也會常常用到這個字眼。
當然，我們可以輕易的從網路上取得Big Data的定義，不過還是簡單的講一下，Big Data的Big（大）通常指的是資料的數量、速度以及類型（volume, velocity, variety），根據情況還有其他的特性。基本上當這些要素符合的時候，一般的單一電腦系統往往無法負荷。
因此，我們會利用所謂的分散式運算（distributed computing），簡單來說將資料拆成很多塊，並分給很多電腦來同時處理：一種團結力量大的概念。這些連在一起的大大小小的電腦形成一個所謂的Cluster。
實際上，一般來說自己會碰到Big Data的機會可能不多，大概也不會需要用到Cluster。但是這裡仍然希望給大家作一個參考，如果將來在工作上有遇到這個需求，或許可以提供一個方向😀。
今天要跟大家一起看的是在這種大數據概念下產生的一個工具（或是架構），叫做Spark（全名Apache Spark），或是更精準一點（因為我們用的是Python）-- 我們要來介紹PySpark（Python + Spark）。
我們這次主要想跟大家一起看看pyspark的一些syntax以及它的使用方式（相信這比談論一些理論來的容易懂）。話說，如果想試試看Cluster的感覺，可以參考像是Databricks，它提供的雲端平台讓我們可以快速的建立一個Cluster（記得使用Community Edition的免費版本喔）並在上面做執行Spark的程式。
PySpark
PySpark是Python用來跟Spark溝通的工具。首先，我們會需要pyspark這個library（注意：要在自己的local電腦上跑Spark的話，還需要安裝Spark本身跟做一些調整，完整安裝可以參考這裡）。
pip install pyspark接下來的例子，我們會在Jupyter Notebook上操作。
首先第一個步驟，是建立SparkSession的物件。下圖可以看到，在SparkSession產生的同時你會看到一個叫做SparkContext的東西。這個SparkContext是Spark主要的核心，負責連結Spark Cluster。
一旦SparkContext建立後，可以利用瀏覽器進到localhost:4040去看到Spark的使用者介面。會看到像這樣👇的頁面，裡面記錄著你的Spark App的使用狀況：
話說關於處理效能，.defaultParallelism告訴你現在是用幾個CPU core在同時處理你的Spark job。
Cool！現在我們的Spark App已經在Local跑起來了。
RDD
接下來，我們來看一下Spark的核心資料結構 -- RDD（全名為Resilient Distributed Dataset）。
透過將資料轉成RDD，Spark能夠將要處理的資料拆解成許多小塊（partitioning）並分發到cluster中的各個電腦（或稱之為node）去處理。
舉個例子，這裡用簡單的Python的list來當作我們資料來源：
my_big_list是一個python的list，含有0~999999，一百萬個值在裡面。
我們利用.sparkContext.parallelize將list轉成RDD的物件。
現在我們有了RDD，重點是該如何處理它呢？跟普通的Python list有什麼不同呢？
一般在處理像list這樣的集合時，可能動不動就會想要用for loop是吧？
但是在RDD的情況下，則通常會利用下面介紹的作業功能（operations）：
map
假設，今天我想要將剛剛定義的rdd裡面的每一個數字都給他加倍，我可以利用.map這個method，範例如下：
map需要的argument是一個function物件。
lambda可以讓我們快速做出一個不需要名字的function（anonymous function），當我們只需要簡單的計算時，lambda是一個常用的方式。
map會回傳一個新的RDD物件。這裡的mapped_rdd就是一個RDD的物件。
.take可以給你指定數量的資料（以list的方式）
filter
接著，假設我想要挑出mapped_rdd裡面可以被4整除的數字，可以怎麼做呢？
我們會利用.flter這個功能：
filter也是需要function的物件作為argument，但是請注意這個function所回傳的值需要是一個boolean（True or False）值。
filter也是回傳一個新的RDD物件。因此這裡的filtered_rdd還是一個RDD物件。
reduce
再接下來，如果我想要算出這個filter_rdd的數值總和，可以怎麼做呢？
我可以利用.reduce這個功能：
reduce也是需要function的物件，但是注意這個function必須要接受兩個argument，並回傳單一數值。
reduce最後只會回傳一個數值。
map、filter、reduce在各個程式語言其實都存在。習慣這些技巧在Spark的作業中是相當重要的💪。
讀取外部資料來源
剛剛我們利用原生的list來生成RDD，但是其實大部分的情況會讀取來自外部的資料。Spark當然也有提供方便的API讓我們可以做到這一點。
譬如說，當需要的讀取的資料來源是一個text檔案的時候，我們可以利用.sparkContext.TextFile這個功能，檔案範例如下：
下面的例子我們同時用.filter來截取得文件中每一行中含有spark的句子。
當然除了lambda，我們也可以用一般def的方式來定義，下面的例子可以取得每一行的字數：
Spark DataFrame
接下來，我們來看一下Spark另一種資料類型，叫做DataFrame，這可能算是最常用的Spark資料類型。Spark DataFrame就像pandas的DataFrame一樣是table格式的概念，但是想像它可以拆解成許多小塊來被同時處理。
下面的例子，我們讀進一個csv的檔案並生成一個Spark DataFrame：
操作上，跟pandas的DataFrame略有不同，但是概念大同小異。
譬如說，如果你想要看某個Column的時候，會用.select(column_name)。要將DataFrame秀出來的話，我們會用.show這個功能。
然後如果你想要篩選data的時候，可以用.filter（此filter跟之前看的rdd.filter是不一樣的喔）這個method，使用方法如下：
再者，如果你對SQL比較熟悉的話，DataFrame還可以讓你利用SQL的Query寫法來選擇資料喔：
關於dataframe的更多API可以參考官方文件。
小結
今天我們快速介紹了Spark以及pyspark，並帶大家看了一些簡單的例子。希望對Spark好奇的你有一點幫助。想要了解更多細節或是例子的話可以參考Spark的官方文件。
實作上，我們會用到Spark是因為有需要處理龐大的資料量。因此如果說資料本身不大的話其實是不需要用到Spark，但是理解這個工具的存在目的可以讓我們有更多的選項。尤其如果你已經使用過pandas的話，相信應該在概念上及操作方式上有許多相似之處，也會降低學習門檻。
當然，今天看到的只是Spark的冰山一角。Spark提供了資料分析處理的諸多元素，包括SparkSQL（處理table格式資料）、Spark Streaming（處理即時資料）、MLlib（機器學習）、Graph X（圖形資料），來因應當今科技（state of the art）的各種需求。希望透過這篇文章給有興趣的朋友一點參考喔～😊