Przejdź do głównej treści
Strona głównaSpark

Kurs

Wprowadzenie do Spark SQL w Pythonie

ZaawansowanyPoziom umiejętności
Zaktualizowano 03.2026
Naucz się manipulować danymi i tworzyć zestawy cech machine learning w Spark za pomocą SQL w Pythonie.
Zacznij kurs za darmo
SparkData Manipulation
4 godz.
15 filmów
52 Ćwiczenia
4,200 XP
20,361
Zaświadczenie o ukończeniu

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Uwielbiany przez kursantów z tysięcy firm

Group

Szkolisz zespół?

Wypróbuj dla firm

Opis kursu

Poznaj Spark SQL

Jeśli znasz SQL i słyszałeś(-aś) świetne opinie o Apache Spark, ten kurs jest dla Ciebie. Apache Spark to framework obliczeniowy do przetwarzania big data, a Spark SQL to komponent Apache Spark. Ten czterogodzinny kurs pokaże Ci, jak wynieść Spark na nowy poziom użyteczności, korzystając z zaawansowanych funkcji SQL, takich jak funkcje okna.

W ciągu czterech rozdziałów będziesz używać Spark SQL do analizy danych szeregów czasowych, wyodrębniać najczęściej występujące słowa z dokumentu tekstowego, tworzyć zestawy cech z tekstu w języku naturalnym i wykorzystywać je do przewidywania ostatniego słowa w zdaniu za pomocą regresji logistycznej.

Poznaj zastosowania Spark SQL

Zaczniesz od tworzenia i wykonywania zapytań do tabeli SQL w Spark, a także nauczysz się korzystać z funkcji okienkowych SQL, aby wykonywać sumy narastające, różnice narastające i inne operacje.

Następnie poznasz, jak korzystać z funkcji okna w Spark SQL do przetwarzania języka naturalnego, w tym jak używać analizy ruchomego okna do znajdowania najczęściej występujących sekwencji słów.

W rozdziale 3 dowiesz się, jak korzystać z interfejsu SQL Spark UI, aby prawidłowo buforować DataFrame’y i tabele SQL przed poznaniem najlepszych praktyk dotyczących logowania w Spark.

Na koniec wykorzystasz wszystkie dotychczas zdobyte umiejętności, aby wczytać i tokenizować surowy tekst przed wyodrębnieniem sekwencji słów. Następnie użyjesz regresji logistycznej do klasyfikacji tekstu, wykorzystując surowe dane języka naturalnego do trenowania klasyfikatora tekstu.

Zdobądź solidne wprowadzenie do Spark SQL

Pod koniec kursu zdobędziesz solidne zrozumienie Spark SQL i dowiesz się, jak Spark łączy moc przetwarzania rozproszonego z łatwością użycia Pythona i SQL.

Wymagania wstępne

Python ToolboxPostgreSQL Summary Stats and Window FunctionsIntroduction to PySpark
1

PySpark SQL

In this chapter you will learn how to create and query a SQL table in Spark. Spark SQL brings the expressiveness of SQL to Spark. You will also learn how to use SQL window functions in Spark. Window functions perform a calculation across rows that are related to the current row. They greatly simplify achieving results that are difficult to express using only joins and traditional aggregations. We'll use window functions to perform running sums, running differences, and other operations that are challenging to perform in basic SQL.
Zacznij rozdział
2

Using Window Function SQL for Natural Language Processing

In this chapter, you will be loading natural language text. Then you will apply a moving window analysis to find frequent word sequences.
Zacznij rozdział
3

Caching, Logging, and the Spark UI

In the previous chapters you learned how to use the expressiveness of window function SQL. However, this expressiveness now makes it important that you understand how to properly cache dataframes and cache SQL tables. It is also important to know how to evaluate your application. You learn how to do do this using the Spark UI. You'll also learn a best practice for logging in Spark. Spark SQL brings with it another useful tool for tuning query performance issues, the query execution plan. You will learn how to use the execution plan for evaluating the provenance of a dataframe.
Zacznij rozdział
4

Text Classification

Previous chapters provided you with the tools for loading raw text, tokenizing it, and extracting word sequences. This is already very useful for analysis, but it is also useful for machine learning. What you've learned now comes together by using logistic regression to classify text. By the conclusion of this chapter, you will have loaded raw natural language text data and used it to train a text classifier.
Zacznij rozdział
Wprowadzenie do Spark SQL w Pythonie
Kurs
ukończony

Zdobądź zaświadczenie o ukończeniu

Dodaj to poświadczenie do swojego profilu LinkedIn, CV lub życiorysu
Udostępnij to w mediach społecznościowych i podczas oceny wyników pracy
Zapisz się teraz

Dołącz do ponad 19 milionów kursantów i zacznij Wprowadzenie do Spark SQL w Pythonie już dziś!

Utwórz bezpłatne konto

Kontynuuj z GooglePokaż więcej opcji

lub


Kontynuując, akceptujesz nasze Warunki korzystania, naszą Politykę prywatności oraz to, że Twoje dane są przechowywane w USA.

Rozwijaj swoje umiejętności w zakresie danych dzięki DataCamp dla urządzeń mobilnych

Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.