利用PySpark进行高效数据处理、机器学习和分析,解决开发和部署Spark解决方案中的各种挑战。探索如何有效结合Python和Apache Spark处理数据的方法。
PySpark技巧大全
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Spark 生态系统
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Spark SQL:用于处理结构化数据的模块,支持 SQL 查询和 DataFrame API。
Spark Streaming:实时流数据处理框架,支持高吞吐量、容错的流处理。
Hadoop 与流数据处理
Hadoop 为 Spark 提供分布式存储和计算基础架构,使其能够高效处理大规模数据集,包括流数据。流数据处理的特点:
实时性:数据持续生成,需要实时处理和分析。
持续性:数据流永不停止,需要系统持续运行。
高吞吐量:需要处理大量高速传入的数据。
PySpark
PySpark 是 Spark 的 Python API,允许开发者使用 Python 编写 Spark 应用程序。PySpark 提供简洁的接口,方便数据科学家和工程师进行数据分析和机器学习任务。
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