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...

В январе 2021 года команда Apache Spark объявила о новом достижении: система обработки данных на базе Spark смогла сортировать 100 терабайт данных всего за 23 минуты на кластере из 207 машин. Это был удивительный прорыв в области обработки больших данных и подтверждение того, что Apache Spark является одной из самых мощных и эффективных систем анализа данных, способной справляться с огромными объемами информации во время выполнения сложных вычислений. Я и команда Kursfinder изучили более 40 программ обучения и составили список из 10 лучших курсов по Apache Spark...