Анализируем данные с помощью фреймворка Spark

[@МаликГазизуллин-т2у]

Спасибо! Очень полезно

[@diana_g12]

очень хорошо объясняет! лайк!

[@СетФамм]

Вы мне очень помогли, спасибо!

[@АндрейКонюхов-г5х]

Отличное поверхностное руководство по пользованию api spark, браво.

[@artem-314]

Спасибо

[@SergiusBfg]

Читать она иочно умеет

[@sergka3626]

Это отвратительно, я про pyspark. Боженька дал вам sql, а вы используете pyspark. Все эти задачи можно решить на sql, гораздо проще и лаконичнее. За видео спасибо

[@valium2020]

SQL - это, конечно, здорово для простых запросов. Но если тебе нужно работать с большими данными, обучать модели или делать сложные ETL-процессы, то SQL тебе не поможет. PySpark - позволяет использовать все возможности Python, масштабировать вычисления на кластере и даже обучать модели на данных, которые не помещаются в память одного компьютера. Представь, что тебе нужно обработать данные в реальном времени из потока, например, из Kafka, и сразу же применять сложные алгоритмы обработки. SQL просто не справится с такой задачей. PySpark же позволяет интегрироваться с Kafka, обрабатывать данные в потоке и использовать библиотеки Python для анализа и обучения.

[@shittybaby6481]

Бро ты не понял ни че го....