Python 3：Python与Spark编程实战

简介：
本书深入浅出地讲解了如何使用Python 3及Spark进行高效的数据处理和分析，适合希望掌握大数据技术的开发者阅读。 本段落简要介绍了如何配置并运行Python与Spark，并提供了实例以供参考。 0.1 配置指南：在进行相关设置时，请注意查看相应的文档或资源。 0.2 关于Spark的说明：安装Spark时需特别留意其对Python版本的支持情况，例如不支持Python 3.6。建议使用兼容性较好的Anaconda发行版（如4.21.1）。 数据文件student.txt 代码示例： 结果展示 函数解析 2.1 collect()方法是RDD的一个重要特性，在执行基本的“转换”操作时不会立即显示运算结果，而collect()则是一个触发实际计算的动作操作。使用它可以立刻查看到收集的数据集内容。