与Scala语言相比，Python有其独特的优势和广泛的应用，python调用接口,因此Spark也推出了PySpark，它在框架上提供了一个使用Python语言的接口，python接收post请求接口为数据科学家使用框架提供了方便。

众所周知，Spark框架主要由Scala语言实现，它还包含少量的Java代码。Spark面向用户的编程接口也是Scala。然而，Python在数据科学领域一直占据着重要的地位。仍然有大量的数据工程师使用各种Python数据处理和科学计算库，如numpy、熊猫、scikit-learn等。与此同时，Python的入门门槛明显低于Scala。

出于这个原因，Spark已经推出了PySpark，它在Spark框架上提供了一组Python接口，以方便数据科学家。本文主要从源代码实现层面分析了PySpark的实现原理，包括以下几个方面:

PySpark的多进程架构；

Python调用Java和Scala接口；

Python驱动程序RDD，SQL接口；

执行器端进程间通信和序列化；

熊猫UDF；

总结。

1.PySpark的多进程架构

PySpark使用多进程架构，其中Python和JVM进程是分开的。Python和JVM进程同时出现在驱动程序和执行器上。当通过spark-submit提交PySpark Python脚本时，驱动程序端会直接运行Python脚本并启动JVM从蟒蛇身上。然而，Python中调用的RDD或数据框架操作将通过Py4j被调用到Java的接口。

在遗嘱执行人方面，恰好相反。驱动程序首先启动JVM的执行器进程，python自动写论文然后在JVM中启动Python的子进程来执行Python的UDF。套接字用于进程间通信。