Python与Spark：基于PySpark的基础知识及代码实例

简介：
本书深入浅出地介绍了如何使用Python和Apache Spark结合的工具PySpark进行大数据处理，通过丰富的基础知识讲解和实用代码示例，帮助读者掌握高效的数据分析技能。 使用Python与Apache Spark结合是技术领域中的一个热门趋势。它为大数据处理和机器学习的融合提供了巨大的潜力。Spark以其高速度著称（由于在内存中操作，比传统方法快100倍），并且提供了一种健壮、分布式的容错数据对象——RDD，并通过诸如MLlib等补充包与机器学习及图形分析领域紧密集成。 Apache Spark是用Scala编写的，并运行于Java虚拟机(JVM)之上。然而，对于许多初学者来说，Scala可能并不是首选的语言来进入数据分析的世界。幸运的是，Spark提供了一个强大的Python接口——PySpark，它让Python开发者能够直接与Spark框架交互，在大规模数据操作和分布式文件系统上的对象及算法使用方面提供了便捷。 为了在Jupyter Notebook中利用Python 3进行Apache Spark的开发工作，你需要特别注意：不同于大多数其他Python库，配置好PySpark环境并不像简单的pip安装以及导入模块一样简单。