Переход с Pandas на Spark и Scala не настолько труден, насколько вы можете предположить, при этом в итоге ваш код будет выполняться быстрее, и, скорее всего, качество его написания тоже возрастёт.

Apache Spark — это высокопроизводительный фреймворк с открытым исходным кодом, предназначенный для распределенной обработки больших данных. Он сочетает скорость (благодаря обработке данных в оперативной памяти), удобство и масштабируемость, что делает его популярным выбором для задач аналитики, машинного обучения и потоковой обработки. В этой статье мы рассмотрим, как использовать Spark в Python через PySpark — официальный API для интеграции Spark с Python. 1. Скорость: Оптимизация запросов и кэширование данных в памяти ускоряют обработку в 100 раз по сравнению с Hadoop MapReduce...