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...

PySpark – это фреймворк для обработки больших объемов данных с использованием языка Python. Он основан на Apache Spark, который является одной из наиболее широко используемых платформ для работы с данными в масштабе веба. Начать работу с PySpark может быть сложно для начинающих, но в этом руководстве мы поможем вам освоить этот инструмент, рассказав об основных концепциях и функциональности PySpark. В этом руководстве вы получите все необходимые знания, чтобы начать работать с PySpark, начиная от установки и начального уровня до продвинутой обработки данных и машинного обучения...