2025.1.18（周六）

当数据量达到上亿条时，传统的计算方式可能会变得非常慢，学习Spark就显得尤为重要。Spark通过并行计算显著加速了数据处理。使用Spark时，常见的问题是如何处理大规模数据并高效分配计算任务。

如何在Spark中进行数据处理和计算：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder.appName('BigDataExample').getOrCreate()

# 读取数据
data = spark.read.csv('large_data.csv', header=True, inferSchema=True)

# 数据处理：例如计算某列的均值
data.createOrReplaceTempView("data_table")
result = spark.sql("SELECT AVG(column_name) FROM data_table")
result.show()

# 关闭Spark会话
spark.stop()