本文将从解答标题、CSV与pyspark的关系、异常处理、性能优化、数据可视化等多个方面详细阐述pyspark CSV 少数据处理。 一、CSV与pyspark的关系 CSV是一种常见的文件格式，是将数据按照逗号分隔的文本文件，在数据处理中占有很重要的地位。pyspark是一个分布式计算框架，是处理大规模数据的重要工具之一。pyspark提供了读取、处理和保存CSV文件的API，可以使用CSV文件进行pyspark数据分析。在使用CSV文件进行pyspark数 继续阅读

Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战，由清华大学出版社在2017-12-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 林大贵 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787302490739，品牌为清华大学, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有519页，字数86万4000字，值得推荐。 此书内容摘要《Python+Spark 2.0+Hadoop机器学习与大数据实战》从浅显易懂的“大数据和机器学习”原理说明入手，讲述大数据和机器 继续阅读

Spark是一款开源的大数据分布式计算框架，它能够高效地处理海量数据，并且具有快速、强大且易于使用的特点。本文将从以下几个方面阐述Spark的优点、特点及其相关使用技巧。 一、Spark的概述与优点 Spark的出现解决了Hadoop无法在实时和迭代计算方面的不足。相比于Hadoop，Spark有以下几个优点： 速度更快。Spark采用内存计算方式，执行速度比Hadoop快100倍。 支持实时计算。Spark的设计目标是在内存中对数据进行实时处理，它能够以秒 继续阅读

1 整合原理及使用 Apache Spark 是一个快速、可扩展的分布式计算引擎，而 Hive 则是一个数据仓库工具，它提供了数据存储和查询功能。在 Spark 中使用 Hive 可以提高数据处理和查询的效率。 场景 历史原因积累下来的，很多数据原先是采用Hive来进行处理的，现想改用Spark操作数据，须要求Spark能够无缝对接已有的Hive的数据，实现平滑过渡。 MetaStore Hive底层的元 继续阅读

编程书籍推荐：Spark数据分析：基于Python语言（英文版），由机械工业出版社2019-03-01月出版，本书发行作者信息： [澳] 杰夫瑞·艾文（Jeffrey Aven） 著此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787111620037，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有277页字数万 字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要 本书重点关注Spark项目的基本知识，从Spark核心开始，然后拓展到 继续阅读

必须掌握的分布式文件存储系统—HDFS​mp.weixin.qq.comHDFS（Hadoop Distributed File System）分布式文件存储系统，主要为各类分布式计算框架如Spark、MapReduce等提供海量数据存储服务，同时HBase、Hive底层存储也依赖于HDFS。HDFS提供一个统一的抽象目录树，客户端可通过路径来访问文件，如hdfs://namenode:port/dir-a/a. 继续阅读

Scala IDE 搭建Spark 2开发环境 参考：http://blog.csdn.net/wengyupeng/article/details/52807655 详解基于maven管理-scala开发的spark项目开发环境的搭建 参考：http://blog.csdn.net/pengych_321/article/details/52014249 继续阅读