【Python・PySpaチートシート【PySaprkのデータ処理手順Driver,Catalist,Task,Job,...を理解する！】
Pysaprkの内部処理
データフレームからカラム抽出までの流れ
タイトル：Spark DataFrameの処理🏠
（データがシステムに入力され、処理が始まるところからスタート）
Scene 1: データの入力
💾 データソース「トランザクションデータをロードしてください！（Job）」
👨💻 Driverノード「かしこまりました！処理計画 （Stage） を立てます！」
→ ここで「Job」が発生！
Scene 2: Driverノードが処理計画を作成
👨💻 Driverノード「処理は3つのステージ （Stage） に分けるぞ！」
📜 処理計画 （Stages）
『データを読み込む （Stage 1）』
『必要なカラムを選択 （Stage 2） 』
『結果を保存 （Stage 3） 』
👨💻 Driverノード「Masterノード、各Worker にタスクを割り振るぞ！」
🖥️ Masterノード「了解です！Workerノード たちに指示を出します！」
Scene 3: データを読み込む（Stage 1）
🖥️ Masterノード「各Workerノード！ データを分散して読み込め！」
💾 Worker1ノード「パーティション1のデータをロード！（Task）」
💾 Worker2ノード「パーティション2のデータをロード！（Task）」
📖 Catalyst Optimizer「効率的な読み込み戦略を適用中…」
💬 Driverノード「Catalystの最適化により、データロードが最適化された！」
Scene 4: 必要なカラムを選択（Stage 2）
🖥️ Masterノード「次はカラム選択処理だ！」
📊 Worker3ノード「必要なカラムをフィルタリング！（Task）」
📊 Worker4ノード「計算不要なカラムを削除！（Task）」
🔄 Shuffle発生！ 🖥️ Worker5ノード「カラムデータを適切なパーティションに再配置！（Shuffle）」
例えば、顧客ID と 決済金額 のカラムを抽出し、適切なノードにデータを分配する工程です。
この工程が Shuffle に相当し、データ処理の負荷を均等にする役割を果たします。
Scene 5: 結果を保存（Stage 3）
🖥️ Masterノード「処理が完了したデータを保存するぞ！」
💾 Worker6ノード「データを書き出し！（Task）」
💾 Worker7ノード「ストレージに保存！（Task）」
💬 Driverノード「処理完了！」
🎉 Job完了！ データフレームから必要なカラムを抽出し、保存しました！
まとめ
この流れは、PySparkでのデータフレーム処理を以下のように対応させたものです：
- Job（データ処理リクエスト） が発生すると、
- DriverノードがStage（処理計画）を作成し、Masterノードに指示を出す
- WorkerノードがTask（分散処理）を実行する
- Catalyst Optimizer（最適化エンジン）が効率化を行い、Shuffleでデータを適切に分配する
- 最終的に、選択したカラムのみを保存し、Job完了！
PySparkの内部処理をピザ屋で再現🍕！
注文から配達までの流れ ✨
タイトル：ピザ屋「Spark Pizza」の一日🏠
（お客様が入店し、ピザを注文するところからスタート）
Scene 1: 注文の受付
👩💼 お客様「マルゲリータのLサイズを1枚お願いします！（Job）」
👨🍳 店長（Driver）「かしこまりました！作業計画 (Stage) を立てます！」
→ ここで「注文（Job）」が発生！
Scene 2: 店長（Driver）が作業計画を作成
👨🍳 店長（Driver）「ピザ作りは3つのステージ（Stage） に分けるぞ！」
📜 作業計画 （Stages）
『生地を作る （Stage 1） 』
『トッピングして焼く （Stage 2）』
『配達する （Stage 3）』
👨🍳 店長 （Driverノード）「バイトリーダー （Master）、作業を割り振るぞ！」
👨💼 バイトリーダー （Masterノード）「了解です！店員 （Worker） たちに指示を出します！」
Scene 3: 生地を作る（Stage 1）
👨💼 バイトリーダー （Masterノード）「厨房チーム （Core）！まずは生地を作るぞ！」
👩🍳 店員 （Worker1ノード）「よし、生地をこねる！ （Task）」
👨🍳 店員 （Worker2ノード）「発酵させて伸ばす！ （Task）」
📖 マニュアル （Catalyst） が指示を出す
「生地は15分寝かせてから伸ばと効率が良い」
💬 店長 （Driverノード） 「マニュアル通りに作業できてるな！」
Scene 4: トッピングして焼く（Stage 2）
👨💼 バイトリーダー （Master）「次はトッピングして焼くぞ！」
👨🍳 店員 （Worker3）「チーズとトマトをのせる！ （Task）」
👩🍳 店員 （Worker4）「オーブンで焼く！ （Task）」
🍅 材料の分け直し （Shuffle） 発生！
👨🍳 店員 （Worker5ノード）「材料を均等に分け直して、各ピザに必要なトッピングを配置する！（Shuffle）」
例えば、各ピザに必要なチーズやトマト、ペパロニなどの材料を適切に分ける工程です。
この工程がShuffleに相当し、ピザごとの作業負荷を均等にする役割を果たします。
Scene 5: 配達する（Stage 3）
👨💼 バイトリーダー （Masterノード）「ピザが焼き上がった！ホールチーム （Core）、配達の準備だ！」
👨🍳 店員 （Worker6ノード）「箱に詰める！ （Task）」
👨🦰 店員 （Worker7）「配達に出発！ （Task）」
👩💼 お客様「ピザが届いた！おいしそう！」
🎉 注文 （Job） 完了！
まとめ
このピザ屋の流れをSparkに置き換えると：
- Job（注文） が発生すると、
- Driver（店長）がStage（作業計画）を立てて、Master（バイトリーダー）に指示し、
- Worker（店員）がTask（作業）を実行する
- Catalyst（マニュアル）に従って最適化し、Shuffle（材料の分配）も行う
- 最終的にピザ（データ処理の結果）をお客様に届ける！
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