DataFrames in Spark

DataFrames في Spark للمبتدئين

مقدمة تُعدّ DataFrames في Apache Spark بنية بيانات مُوزّعة، مُنظّمة، تسمح بمعالجة كميات هائلة من البيانات بكفاءة عالية. تعتبر DataFrames جزءًا أساسيًا من Spark، وتوفر واجهة برمجة تطبيقات (API) سهلة الاستخدام للعمل مع البيانات المُهيكلة وشبه المُهيكلة. في هذا المقال، سنستكشف DataFrames في Spark، بدءًا من المفاهيم الأساسية وصولًا إلى العمليات الأكثر تقدمًا. هذه المعرفة مفيدة للغاية في سياق تحليل بيانات الأسواق المالية، بما في ذلك بيانات تداول الخيارات الثنائية.

ما هي DataFrames؟

DataFrame هي في الأساس جدول بيانات مُوزّع يتكون من صفوف وأعمدة، على غرار جدول في قاعدة بيانات علائقية أو جدول بيانات في Excel. الفرق الرئيسي هو أن DataFrames في Spark مُوزّعة عبر مجموعة من الآلات (cluster)، مما يسمح بمعالجة البيانات بشكل متوازٍ. تُعرف DataFrames بأنها مُنظّمة، مما يعني أن كل عمود له اسم ونوع بيانات محدد.

لماذا نستخدم DataFrames؟

• الأداء: تُعدّ DataFrames أسرع من هياكل البيانات الأخرى في Spark، مثل RDDs (Resilient Distributed Datasets)، وذلك بفضل استخدام Catalyst Optimizer، وهو محرك تحسين الاستعلامات في Spark.
• سهولة الاستخدام: توفر DataFrames واجهة برمجة تطبيقات (API) سهلة الاستخدام تشبه SQL، مما يجعلها سهلة التعلم والاستخدام.
• التكامل: تتكامل DataFrames بسلاسة مع مصادر البيانات المختلفة، مثل Hadoop Distributed File System (HDFS)، Amazon S3، JSON، CSV، وقواعد البيانات العلائقية.
• النوع الآمن: تفرض DataFrames نوع البيانات لكل عمود، مما يساعد على تجنب الأخطاء في وقت التشغيل.

إنشاء DataFrames

هناك عدة طرق لإنشاء DataFrames في Spark:

1. من RDD: يمكنك إنشاء DataFrame من RDD موجود باستخدام `spark.createDataFrame()`. 2. من ملفات البيانات: يمكنك قراءة البيانات من ملفات مختلفة، مثل CSV و JSON و parquet، لإنشاء DataFrame باستخدام `spark.read`. على سبيل المثال:

   ```python
   df = spark.read.csv("data.csv", header=True, inferSchema=True)
   ```

3. من Spark SQL: يمكنك إنشاء DataFrame باستخدام استعلامات SQL باستخدام `spark.sql()`.

العمليات الأساسية على DataFrames

DataFrames توفر مجموعة واسعة من العمليات لمعالجة البيانات. بعض العمليات الأساسية تشمل:

• اختيار الأعمدة: لتحديد أعمدة معينة من DataFrame، استخدم `select()`.
• تصفية الصفوف: لتصفية الصفوف بناءً على شرط معين، استخدم `filter()`.
• إضافة أعمدة جديدة: لإضافة أعمدة جديدة إلى DataFrame، استخدم `withColumn()`.
• تجميع البيانات: لتجميع البيانات بناءً على عمود واحد أو أكثر، استخدم `groupBy()` و `agg()`.
• الفرز: لفرز DataFrame بناءً على عمود واحد أو أكثر، استخدم `orderBy()`.
• الانضمام (Join): لدمج DataFrames بناءً على عمود مشترك، استخدم `join()`. أنواع الانضمام المختلفة مثل Inner Join، Left Join، Right Join، و Full Outer Join متاحة.

مثال عملي: تحليل بيانات تداول الخيارات الثنائية

لنفترض أن لدينا ملف CSV يحتوي على بيانات تداول الخيارات الثنائية، بما في ذلك تاريخ التداول، الأصل الأساسي، سعر الإضراب، وقت الانتهاء، والنتيجة (ربح أو خسارة). يمكننا استخدام Spark DataFrames لتحليل هذه البيانات.

```python

1. قراءة البيانات من ملف CSV

df = spark.read.csv("binary_options_trades.csv", header=True, inferSchema=True)

1. عرض أول 5 صفوف

df.show(5)

1. حساب عدد الصفقات الرابحة والخاسرة

profit_loss_counts = df.groupBy("Result").count() profit_loss_counts.show()

1. حساب متوسط الربح لكل أصل أساسي

average_profit = df.groupBy("Asset").agg({"Result": "avg"}) average_profit.show() ```

التحسينات والأداء

لتحسين أداء DataFrames، ضع في اعتبارك ما يلي:

• Partitioning: توزيع البيانات بشكل صحيح عبر الأقسام (partitions) يمكن أن يحسن الأداء بشكل كبير. استخدم `repartition()` و `coalesce()` للتحكم في عدد الأقسام.
• Caching: تخزين DataFrame في الذاكرة باستخدام `cache()` يمكن أن يقلل من وقت الوصول إلى البيانات.
• Predicate Pushdown: Spark Catalyst Optimizer يدعم predicate pushdown، مما يعني أنه يمكنه تصفية البيانات مباشرة في مصدر البيانات قبل تحميلها إلى Spark.
• Schema Design: تصميم مخطط (schema) فعال يمكن أن يقلل من حجم البيانات ويحسن الأداء.

DataFrames و التعلم الآلي

يمكن استخدام DataFrames كمدخل لعمليات التعلم الآلي في Spark MLlib. يمكنك تحويل DataFrames إلى تنسيقات مناسبة لـ MLlib، مثل Vectors، واستخدامها لتدريب النماذج. هذا مفيد بشكل خاص في تطوير استراتيجيات تداول الخيارات الثنائية الآلية.

روابط ذات صلة

• Apache Spark
• RDDs
• Spark SQL
• Spark MLlib
• HDFS
• Amazon S3
• JSON
• CSV
• Data Wrangling
• ETL
• Data Visualization
• Big Data
• Cloud Computing
• Data Mining
• Data Analytics

استراتيجيات التحليل الفني وحجم التداول

• Moving Averages
• Bollinger Bands
• RSI
• MACD
• Fibonacci Retracements
• Volume Weighted Average Price (VWAP)
• On Balance Volume (OBV)
• Ichimoku Cloud
• Elliott Wave Theory
• Candlestick Patterns
• Support and Resistance Levels
• Trend Lines
• Chart Patterns
• Order Flow Analysis
• Market Depth

الخلاصة

DataFrames في Spark هي أداة قوية لمعالجة وتحليل كميات هائلة من البيانات. توفر DataFrames أداءً عاليًا، وسهولة في الاستخدام، وتكاملًا مع مصادر البيانات المختلفة. من خلال فهم DataFrames، يمكنك تحليل بيانات الأسواق المالية بشكل فعال، بما في ذلك بيانات تداول الخيارات الثنائية، واتخاذ قرارات تداول مستنيرة.

ابدأ التداول الآن

سجل في IQ Option (الحد الأدنى للإيداع $10) افتح حساباً في Pocket Option (الحد الأدنى للإيداع $5)

انضم إلى مجتمعنا

اشترك في قناة Telegram الخاصة بنا @strategybin للحصول على: ✓ إشارات تداول يومية ✓ تحليلات استراتيجية حصرية ✓ تنبيهات باتجاهات السوق ✓ مواد تعليمية للمبتدئين