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...

Источник: Nuances of Programming Изучение программирования с помощью Pandas  —  это как начало работы с программой Hello World в мире науки о данных. Pandas  —  широко используемая, интуитивно понятная и простая в освоении библиотека Python. Она работает с датафреймами, в которых данные представлены в табличном формате со строками и столбцами (как электронные таблицы). Pandas загружает все данные в память машины (Single Node) для более быстрого выполнения. Почему стоит попробовать Pyspark? Хотя Pandas...