Spark 与 PySpark 实战应用指南
这份指南深入探讨 Spark 及其 Python API——PySpark 的实际应用。涵盖以下主题：
- Spark 核心概念: 解释 RDDs、DataFrame 和 Dataset 等核心数据结构，以及分布式处理的关键原则。
- PySpark 基础: 学习使用 PySpark 进行数据加载、转换、操作和输出。掌握常用的 PySpark 函数和技巧。
- 数据处理: 探索如何利用 Spark 进行数据清洗、转换、聚合和分析。
- 机器学习: 使用 PySpark 和 MLlib 库构建机器学习模型，包括分类、回归和聚类算法。
- 案例研究: 通过实际案例学习 Spark 和 PySpark 在不同领域的应用，例如数据分析、机器学习和实时处理。
这份指南适合想要学习 Spark 和 PySpark 并将其应用于实际项目的数据科学家、数据工程师和软件开发人员。