Что такое диспетчеры кластеров в Spark

Apache Spark - это мощный инструмент для обработки больших объемов данных в распределенных кластерах. Для эффективного использования Spark необходимо правильно управлять ресурсами кластера. Для этого...

Что такое распараллеливание в Spark

Apache Spark - это мощный фреймворк для обработки больших объемов данных в распределенной среде. Он предоставляет разнообразные инструменты и библиотеки для обработки и анализа данных,...

Что такое параллелизм в Spark

Apache Spark - это мощный фреймворк для обработки больших объемов данных, который предоставляет распределенные вычисления на кластерах. Один из ключевых факторов, влияющих на производительность Spark...

Распределение данных в Spark: как это происходит

Сегодня мы обсудим управление распределением данных во фреймворке Spark. Читайте далее, чтобы узнать больше о том, как данные распределяются в приложениях Spark для работы с...

Поддерживаемые общие переменные в Apache Spark

В данной статье мы сосредоточимся на общих переменных, которые поддерживаются в Apache Spark. Рассмотрим особенности разных типов общих переменных и их практическое применение в вычислительных...

Как происходит сериализация данных в Apache Spark

В этой статье обсудим важную тему сериализации данных в распределенных приложениях, созданных на базе распределенной фреймворка Apache Spark для работы с Big Data. Читайте далее,...

Какие самые распространенные типы файлов в Spark

Сегодня поговорим о том, с какими наиболее распространенными форматами файлов способен поддерживать работу фреймворк Spark. Читайте далее про особенности обработки Big Data в Spark с...

Что такое RDD и для чего это нужно фреймворку Spark

Набор RDD (Resilient Distributed Dataset) – это неизменяемая коллекция объектов данных. Каждый такой набор делится на определенное количество частей, которые обрабатываются различными узлами в кластере....

Соединяй и властвуй: основы JOIN

Иногда приходится работать с несколькими связанными таблицами сразу, причем требуется их каким-то образом соединять. В этом случае вам поможет операция JOIN в PySpark. Сегодня расскажем...

Поиск по сайту