PySpark ч.1

Когда работа данных уже овермного на сцену выходит PySpark с его потоковой обработкой дв реальном времени, которую кстати очень любят в бигтехах.

Почему стоит обратить внимание на PySpark?

• использует возможности Apache Spark, позволяя работать с огромными объемами данных, распределяя вычисления по кластерам.
• несмотря на свою мощь, PySpark может обрабатывать данные даже на машинах с ограниченными ресурсами, загружая данные по частям.
• поддерживает работу с различными форматами данных, такими как оптимизированный ORC и многие другие помимо наших любимых CSV и Parquet, что делает его универсальным решением.
• легко масштабируется, что позволяет решать задачи как на локальных машинах, так и в крупных кластерах.

PySpark создан для объемов информации достигающих сотен гигабайт и более.

Оптимальный размер: от 20 ГБ и больше — все зависит от инфраструктуры, так как PySpark отлично работает с кластерами.