Четыре способа создания и заполнения фреймов данных
• PySpark - это инструмент для обработки и анализа данных с использованием SQL. • Преобразование данных в DataFrame является первым шагом для дальнейшей обработки и анализа. • Фреймы данных PySpark позволяют создавать временные представления или постоянные таблицы. • Важно подготовить данные для использования с PySpark SQL на этапе обработки. • В статье рассматриваются четыре способа заполнения фреймов данных из различных источников данных: RDDS, структуры данных в памяти, внешние файлы, внешние таблицы СУБД. • Доступ к бесплатной среде разработки PySpark возможен через Databricks Community Edition. • Примеры кода демонстрируют заполнение фреймов данных из RDD, структур данных в памяти, внешних файлов и внешних таблиц СУБД.
