使用PySpark進行數據分析
免費在線學習使用PySpark執行更多可擴展的數據分析和構建管道。
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關於這個免費證書課程
PySpark是為Apache Spark開發的Python編程接口。數據正在不斷生成，從數據中獲得見解並根據這些見解采取行動的能力正成為一項基本技能。Python是全球頂級的編程語言，它有助於提升Spark的功能，並幫助您使用簡單的方法來學習大數據的世界。它允許程序員使用Python api開發應用程序。它幫助用戶執行更多可伸縮的分析和管道。它使用Python與Spark交互，將Jupyter連接到Spark，以提供豐富的數據可視化。在使用PySpark進行數據分析的課程中，您將了解實時數據分析，並了解建模數據分析、分析類型和實時數據分析的Spark Streaming。最後，將使用Twitter數據進行實際操作分析。在課程結束時，您將能夠高效地執行數據分析，並學會使用PySpark大規模地分析數據集。
課程大綱
實時數據分析是一門通過將邏輯和數學應用到數據中，從而快速做出更好決策的學科。
建模數據使用不同的算法，輸入也不同。而描述性、診斷性、預測性和規定性是不同類型的分析。
Spark蒸作為Spark核心API的一個組成部分用於實時分析。它為實時數據流提供可伸縮、高吞吐量和容錯的流應用程序開發機會。
本節將向您演示一個使用Twitter數據的示例分析問題。
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常見問題
如何在PySpark中分析數據?
PySpark將數據分發到其他終端設備，因為分發圖表創建沒有任何意義。它使用toPandas()方法轉換用戶定義的數據，將用戶的PySpark數據幀轉換為pandas數據幀。然後，用戶可以使用他們選擇的任何圖表庫。
PySpark是大數據工具嗎?
PySpark是用於在集群中擴展任務的最流行的大數據框架之一。IT向Python公開了spark編程模型，它的主要設計目的是利用分布式、內存中的數據結構來提高數據處理速度。
Python可以用於數據分析嗎?
是的，Python可以用於數據分析目的。當與Spark結合使用時，它可以更好地分析大數據集並繪製有用的可視化圖。
PySpark是用來做什麼的?
PySpark涉及處理非結構化和半結構化數據集。它是一個優化的API，用於從包含不同文件格式的不同源讀取數據。通常，PySpark可以與SQL和HiveQL一起使用來處理數據。
你為什麼使用Spark?
Spark是一個開源的分布式處理係統，用於處理大數據中的工作負載。它使用內存緩存和優化的查詢執行來更快地查詢任何數據大小。它隻是一個用於大規模數據處理的工具。
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