Spark是什么
定义：Apache Spark是用于大规模数据（large-scala data）处理的统一（unified）分析引擎。
简单来说，Spark是一款分布式的计算框架，用于调度成百上千的服务器集群，计算TB、PB乃至EB级别的海量数据
Python On Spark
Spark作为全球顶级的分布式计算框架，支持众多的编程语言进行开发。 而Python语言，则是Spark重点支持的方向。
PySpark
park对Python语言的支持，重点体现在，Python第三方库：PySpark之上。
PySpark是由Spark官方开发的Python语言第三方库。
Python开发者可以使用pip程序快速的安装PySpark并像其它三方库那样直接使用。
Why PySpark
Python应用场景和就业方向是十分丰富的，其中，最为亮点的方向为：
大数据开发 和 人工智能
总结：
1. 什么是Spark、什么是PySpark
- Spark是Apache基金会旗下的顶级开源项目，用于对海量数据进行大规模分布式计算。
- PySpark是Spark的Python实现，是Spark为Python开发者提供的编程入口，用于以Python代码完成Spark任务的开发
- PySpark不仅可以作为Python第三方库使用，也可以将程序提交的Spark集群环境中，调度大规模集群进行执行。
2. 为什么要学习PySpark？
大数据开发是Python众多就业方向中的明星赛道，薪资高岗位多，Spark（PySpark）又是大数据开发中的核心技术
PySpark库的安装
同其它的Python第三方库一样，PySpark同样可以使用pip程序进行安装。
在”CMD”命令提示符程序内，输入：
pip install pyspark
或使用国内代理镜像网站（清华大学源）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyspark
构建PySpark执行环境入口对象
想要使用PySpark库完成数据处理，首先需要构建一个执行环境入口对象。
PySpark的执行环境入口对象是：类 SparkContext 的类对象
"""
演示pyspark
"""
# 导包
from pyspark import SparkConf, SparkContext
# 创建SparkConf类对象
# 链式调用
conf = SparkConf().\
setMaster("local[*]").\
setAppName("test_spark_app")
# .setMaster设置运行模式
# .setAppName设置程序的名称
# 可以写成这样
# conf = SparkConf()
# conf.setMaster("local[*]")
# conf.setAppName("test_spark_app")
# 基于SparkConf类对象创建SparkContext类对象
sc = SparkContext(conf=conf)
# 打印PySpark类对象
print(sc.version)
# 停止SparkContext对象的运行（停止PySpark程序）
sc.stop()
PySpark的编程模型
SparkContext类对象，是PySpark编程中一切功能的入口。
PySpark的编程，主要分为如下三大步骤：
- 通过SparkContext对象，完成数据输入
- 输入数据后得到RDD对象，对RDD对象进行迭代计算
- 最终通过RDD对象的成员方法，完成数据输出工作
总结：
1. 如何安装PySpark库
pip install pyspark
2. 为什么要构建SparkContext对象作为执行入口
PySpark的功能都是从SparkContext对象作为开始
3. PySpark的编程模型是？
- 数据输入：通过SparkContext完成数据读取
- 数据计算：读取到的数据转换为RDD对象，调用RDD的成员方法完成计算
- 数据输出：调用RDD的数据输出相关成员方法，将结果输出到list、元组、字典、文本文件、数据库等