1. PySpark là gì?

Trước tiên, Spark là gì?

Apache Spark là một hệ thống tính toán phân tán mã nguồn mở cung cấp một framework tính toán cụ thể và nhanh chóng cho việc xử lý dữ liệu lớn. Được phát triển bởi Tổ chức Phần mềm Apache, nó được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ xử lý dữ liệu quy mô lớn với tốc độ nhanh chóng. Spark hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Scala, Java, Python và R, giúp các kĩ sư và nhà khoa học dữ liệu dễ dàng tiếp cận với công cụ này hơn.

Các đặc điểm quan trọng của Spark:

1. Xử lý dữ liệu trong bộ nhớ: Spark xử lý dữ liệu trong bộ nhớ, giảm thiểu đáng kể chi phí I/O và tăng tốc độ tính toán.
2. Độ tin cậy khi xảy ra lỗi: Spark cung cấp tính năng tự phục hồi tích hợp thông qua phân vùng và sao chép dữ liệu.
3. Nhiều API xử lý dữ liệu: Spark hỗ trợ các API cho xử lý dữ liệu hàng loạt, truy vấn tương tác, học máy và xử lý đồ thị.
4. Tích hợp với Hadoop: Spark có thể đọc và ghi dữ liệu từ Hệ thống Tệp Phân tán Hadoop (HDFS) và có thể triển khai trên các cụm Hadoop.
5. Quản lý tài nguyên: Spark có thể chạy trên nhiều quản lý cụm khác nhau, bao gồm Hadoop YARN, Apache Mesos và Kubernetes, cung cấp sự linh hoạt trong phân bổ và quản lý tài nguyên.

Vậy, PySpark là gì?

PySpark là API Python cho Apache Spark, cho phép các nhà phát triển Python tận dụng các tính năng của Spark bằng ngôn ngữ lập trình ưa thích của họ. Nói cách khác, PySpark sinh ra là để hỗ trợ người dùng sử dụng Python trên Spark. Cụ thể, PySpark kết hợp khả năng sử dụng dễ dàng của Python với sức mạnh của Apache Spark, nhằm mục đích xử lý và phân tích dữ liệu ở mọi quy mô cho mọi người, đặc biệt là những người quen thuộc với Python. Do vậy, PySpark đã trở thành sự lựa chọn phổ biến của Python trong cộng đồng khoa học dữ liệu và machine learning (học máy).

PySpark sử dụng lazy evaluation (lấy dữ liệu từ đĩa chỉ khi cần thiết) để giảm tiêu thụ bộ nhớ và các tập dữ liệu phân tán bền bỉ (RDDs) bằng ngôn ngữ lập trình Python để phân phối xử lý dữ liệu, từ đó tăng hiệu suất xử lý dữ liệu và sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn. Do vậy, để mà so về tốc độ xử lý thao tác thì PySpark được đánh giá là nhanh gấp 100 lần so với Pandas.

Các Đặc điểm Quan trọng của PySpark:

1. Khả năng tương thích với Python: PySpark cho phép người dùng sử dụng các tính năng của Spark với cú pháp quen thuộc của Python.
2. Hệ sinh thái thư viện phong phú: Người dùng PySpark có thể tận dụng từ các thư viện Python phong phú có sẵn cho xử lý dữ liệu, học máy và trực quan hóa.
3. Dễ sử dụng: PySpark cung cấp một API thân thiện với người dùng, giúp người dùng Python dễ dàng làm việc với Spark.
4. Tích hợp với MLlib: PySpark tích hợp với thư viện học máy của Spark, MLlib, hỗ trợ truy cập vào các thuật toán machine learning tiên tiến.

Tuy vậy, PySpark có độ phức tạp khá cao so với Pandas nên nó không dễ sử dụng và điều đó đòi hỏi các kĩ sư dữ liệu phải có hiểu biết sâu sắc về các khái niệm về tính toán phân tán. Dù PySpark cũng hỗ trợ tích hợp mạnh mẽ với rất nhiều công cụ và công nghệ dữ liệu lớn như Hadoop, Hive hay Cassandra… nhưng người dùng vẫn cần phải học hỏi một cách chuyên sâu và linh hoạt PySpark và các nền tảng hỗ trợ khác.

2. Pandas là gì?

Pandas một thư viện mã nguồn mở được phát triển bởi Wes McKinney vào năm 2008. Cái tên “Pandas” xuất phát từ cụm từ “Panel Data” (Bảng dữ liệu) và đây cũng là một trong những thư viện Python được sử dụng nhiều nhất dùng để xử lý và phân tích các tập dữ liệu có kích thước trung bình (thường là từ vài gigabyte trở xuống), đặc biệt là trong các dự án Phân tích dữ liệu, Machine learning và các dự án khoa học dữ liệu,…

Pandas được sử dụng chủ yếu để thao tác, phân tích và dọn dẹp dữ liệu. Đồng thời, nó cũng cung cấp rất nhiều cấu trúc dữ liệu và các phép tính hỗ trợ thao tác dữ liệu số, dữ liệu thời gian (time series) giúp xử lý dữ liệu nhanh và hiệu quả.

Pandas sẽ xử lý và phân tích dữ liệu theo năm bước: tải, chuẩn bị, thao tác, mô hình hoá và phân tích, dữ liệu được biểu thị dưới dạng một khung dữ liệu (data frame) tương tự như Excel nên rất dễ sử dụng.

Các đặc điểm quan trọng của Pandas:

1. DataFrame: Pandas giới thiệu một cấu trúc dữ liệu gọi là DataFrame, giúp bạn làm việc linh hoạt và hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc.
2. Đọc/Ghi Dữ Liệu: Pandas cho phép bạn đọc và ghi dữ liệu từ/to nhiều định dạng tệp như CSV, văn bản, Excel và cơ sở dữ liệu SQL, HDF5, và nhiều định dạng khác.
3. Xử Lý Dữ Liệu Thiếu: Nó cung cấp các công cụ thông minh để xử lý dữ liệu thiếu và tự động chuyển đổi dữ liệu không có cấu trúc thành dạng có cấu trúc.
4. Chỉnh Sửa Cấu Trúc Dữ Liệu: Bạn có thể dễ dàng thay đổi cấu trúc của dữ liệu, thêm/xóa cột dữ liệu và thực hiện các phép biến đổi dữ liệu khác.
5. Group By: Pandas cho phép bạn tổng hợp và biến đổi dữ liệu bằng cách sử dụng group by, giúp bạn thực hiện các phép toán trên các tập dữ liệu.
6. Trộn và Kết Hợp: Bạn có thể kết hợp các tập dữ liệu khác nhau dựa trên các cột hoặc chỉ mục chung một cách dễ dàng.
7. Chỉ Mục Dữ Liệu: Pandas cho phép bạn chỉ mục dữ liệu theo nhiều chiều, giúp bạn thực hiện các phép toán giữa dữ liệu có nhiều chiều và dữ liệu có ít chiều.
8. Hiệu Năng: Thư viện Pandas được tối ưu hóa về hiệu năng cho việc làm việc với dữ liệu lớn.

Dù không thể sánh kịp với tốc độ của PySpark khi xử lý các tập dữ liệu lớn do thiếu khả năng xử lý song song và nhu cầu lưu trữ trong bộ nhớ cao, Pandas nổi bật ở khía cạnh dễ sử dụng và linh hoạt vì có cú pháp giống SQL và Excel. Đồng thời, có thể tải dữ liệu bằng cách đọc các định dạng như CSV, JSON, SQL và nhiều định dạng khác, tạo ra một DataFrame là một đối tượng có cấu trúc chứa các hàng và cột (tương tự như bảng SQL) và tích hợp một cách mượt mà với các thư viện Python khác như NumPy, Matplotlib và Scikit-learn.

3. Khi nào thì nên dùng Pandas? Khi nào thì nên dùng PySpark?

Việc lựa chọn nên dùng PySpark hay Pandas phụ thuộc vào đặc điểm cụ thể của nhu cầu phân tích dữ liệu:

• Quy mô dữ liệu và tài nguyên: Pandas thích hợp với các tập dữ liệu trung bình và nhỏ, phù hợp với bộ nhớ của một máy chủ và có thể thao tác nhanh chóng trên bộ nhớ. Đối với những dữ liệu lớn vượt quá khả năng lưu trữ của một máy tính đơn lẻ và yêu cầu khả năng tính toán phân tán để xử lý dữ liệu song song trên nhiều máy tính thì PySpark sẽ là một sự lựa chọn tốt hơn.
• Hệ sinh thái công nghệ tích hợp: Nếu Pandas có một hệ sinh thái mạnh mẽ với nhiều công cụ hỗ trợ thao tác và khả năng đọc được nhiều định dạng của dữ liệu thì PySpark tích hợp hợp với hệ sinh thái rộng hơn của Apache Spark với nhiều công cụ như mạnh mẽ Hadoop, Hive hay Cassandra… hỗ trợ cho người dùng xử lý dữ liệu trong luồng.

Tóm lại, đối với các tập dữ liệu nhỏ đến trung bình, các nhiệm vụ phân tích dữ liệu đơn giản và khi kết quả phân tích cần được thu được ngay lập tức, Pandas là lựa chọn tốt hơn nhờ vào tính dễ sử dụng và linh hoạt của nó. Tuy nhiên, đối với các tập dữ liệu quy mô lớn, các nhiệm vụ xử lý dữ liệu phức tạp và khi có sẵn các nguồn lực tính toán phân tán, PySpark là công cụ phù hợp hơn nhờ vào tính mở rộng, tốc độ và hiệu suất của nó.

Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện về những công cụ mạnh mẽ trong ngành Data, cụ thể là PySpark và Pandas. Từ đó, bạn sẽ lựa chọn được công cụ phù hợp với nhu cầu phân tích dữ liệu của mình!