如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?

Spark数据处理引擎是一个强大的分析工具,它可以将原始数据转化为有价值的洞察。PySpark是基于Python的API,封装了Spark的核心引擎。它简化了Spark的学习曲线,使得任何在Python数据生态系统中工作的人都能够轻松使用这个强大的工具。

《Python和PySpark数据分析》是一本非常实用的书籍,它专门为那些想要解决数据科学挑战的人而写。通过学习本书,你将了解如何在多台机器上扩展处理能力,并从各种数据源(包括Hadoop集群、云数据存储和本地数据文件)获取数据。一旦掌握了基础知识,你可以通过构建机器学习管道,结合Python、pandas和PySpark代码,全面探索的功能。

本书的主要内容包括:
- 组织PySpark代码
- 管理任意规模的数据
- 自信地扩展你的数据项目
- 解决常见的数据管道问题
- 创建可靠的长时间运行的任务

如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?_第1张图片

如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?_第2张图片如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?_第3张图片如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?_第4张图片如何将PySpark应用到日常的数据科学工作?_第5张图片购买链接《Python和PySpark数据分析(数据科学与大数据技术)》([加],乔纳森·里乌,[Jonathan,Rioux])【摘要 书评 试读】- 京东图书 (jd.com)icon-default.png?t=N7T8https://item.jd.com/14238656.html

你可能感兴趣的:(python)