Como instalar o PySpark e Jupyter Notebook

Instalando e configurando o PySpark com Anaconda e Jupyter Notebook em seu computador com Linux e ao final apresento uma opção para executar o PySpark direto do navegador em máquinas com outros sistemas operacionais

 

Apache Spark

Jupyter + Anaconda

 

Olá, entusiastas de dados! Hoje, iniciaremos nossa jornada para desvendar o poderoso framework PySpark para processamento e análise de grandes volumes de dados utilizando a linguagem de programação Python.

Você já se perguntou como grandes volumes de dados podem ser processados e analisados de maneira eficiente? Bem-vindo ao fascinante universo do PySpark, uma poderosa ferramenta de computação distribuída. Prepare-se para uma jornada que transformará a maneira como você lida com dados, proporcionando insights instantâneos e impulsionando suas análises para o próximo nível.

Este post é seu bilhete de entrada para o mundo do PySpark, guiando-o através de um processo descomplicado de instalação e configuração em sua máquina local. Vou mostrar para vocês como instalar o PySpark e as ferramentas necessárias em seu computador com o sistema operacional Linux, mas calma, no final desse post vou explicar como o framework pode ser instalado e utilizado em seu computador local 😬. Vamos nessa 😎!

Etapas para a instalação

Antes de mergulhar de cabeça no PySpark, é essencial garantir que sua máquina atenda aos requisitos necessários. Certifique-se de ter o Python instalado e uma conexão à interne, pois faremos o download de algumas dependências vitais.

    1. Instalando o Anaconda com o Python e outros pacotes essenciais

Você pode construir um ambiente completo e, portanto, mais pesado, com todos os pacotes necessários para desenvolver códigos e projetos com o Python e Jupyter Notebook baixando o Anaconda, uma ferramenta completa de ciência de dados.

O próprio site tem todas as instruções necessárias para a instalação ser feita de forma tranquila, é bem fácil e intuitivo

    1.1. [Opção de instalação com menos pacotes] Pode ser instalado a ferramenta Miniconda como uma opção mais simples do Anaconda

Caso queira utilizar um ambiente mais simples e sem tantos pacotes que não serão utilizados inicialmente, instale o Miniconda, opção minimalista ao Anaconda, porém com todo o ambiente necessário para utilizar o PySpark.

A instalação também é bem simples e todos os passos necessários são descritos no seguinte site oficial da ferramenta <https://docs.conda.io/projects/miniconda/en/latest/index.html>.

    2. Instalando o PySpark

O PySpark é conhecido por sua poderosa capacidade de processamento distribuído, mas a instalação local é surpreendentemente simples. Basta executar os comandos apresentados abaixo e o PySpark estará disponível e configurado em sua máquina. Genial, não é 😎?

Pronto! O PySpark está configurado e pronto para que você possa iniciar sua jornada de aprendizado

Para download de outras versões do PySpark basta acessar o site https://dlcdn.apache.org/spark/ e baixar a versão de interesse ou o site https://spark.apache.org/downloads.html para baixar a versão mais recente recomendada.

O que vem por aí?

Nas próximas postagens desvendaremos não apenas os conceitos fundamentais, mas também desbloquearemos truques e estratégias que farão você dominar o processamento de dados de maneira eficaz e eficiente. Vamos explorar como essa poderosa ferramenta de sistemas distribuídos pode abrir portas para análises muito mais rápidas, visualizações impressionantes e descobertas que podem transformar completamente a forma como você encara a análise de dados, proporcionando uma revolução em seu fluxo de trabalho com dados.

Além disso, traremos dicas e postagens sobre ferramentas e tecnologias que podem ser utilizadas em parceria com o PySpark, como o módulo do Pandas, dicas de programação no Python e até mesmo materiais de SQL e Google Sheets, não perca!

E se eu não quiser instalar e preferir utilizar o PySpark direto no navegador?

Na próxima publicação [Como utilizar o PySpark no Google Colab] apresentamos uma alternativa para utilizar o PySpark direto do navegador utilizando o Google Colab, um serviço com um ambiente completo que permite construir código Python em jupyter notebooks e utilizar, inclusive, o PySpark e o Pandas sem instalar nada em sua máquina. Você não vai deixar de aprender isso, não é mesmo?