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Introduzione a PySpark
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Perché Spark? Perché adesso?
Scopri la velocità e la scalabilità di Apache Spark, il potente framework fatto apposta per gestire i big data. Grazie a lezioni interattive ed esercizi pratici, scoprirai come l'elaborazione in memoria di Spark gli dia un vantaggio rispetto ai framework tradizionali come Hadoop. Inizierai configurando le sessioni Spark e ti immergerai nei componenti principali come i Resilient Distributed Datasets (RDD) e i DataFrame. Impara a filtrare, raggruppare e unire i set di dati in modo facile mentre lavori su esempi reali.Migliora le tue competenze in Python e SQL per i Big Data
Scopri come usare PySpark SQL per fare query e gestire i dati usando la sintassi SQL che già conosci. Affronta schemi, tipi di dati complessi e funzioni definite dall'utente (UDF), mentre impari a gestire la cache e a ottimizzare le prestazioni per i sistemi distribuiti.Costruisci le tue basi per i big data
Alla fine di questo corso, avrai la sicurezza necessaria per gestire, interrogare ed elaborare grandi quantità di dati usando PySpark. Con queste competenze di base, sarai pronto per approfondire argomenti più complessi come l'apprendimento automatico e l'analisi dei big data.Prerequisiti
Introduction to SQLData Manipulation with pandas1
Introduction to Apache Spark and PySpark
A General introduction to PySpark and distributed computing. This section introduces PySpark, PySpark DataFrames, and RDDs.
2
PySpark in Python
A continuation of DataFrames and complex datatypes. This section expands on what DataFrames offer in PySpark and introduces some Spark SQL concepts.
3
Introduction to PySpark SQL
Delve into leveraging Spark SQL and PySpark for scalable data processing, combining SQL's simplicity with PySpark's distributed computing power to handle large datasets efficiently.
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