Apache Spark — это распределенный фреймворк для обработки больших объемов данных в реальном времени. Spark поддерживает работу с данными из различных источников, включая файловые системы (HDFS, Amazon S3), базы данных (MySQL, PostgreSQL, Cassandra и т.д.), стриминговые источники (Kafka, Flume и т.д.), а также API-интерфейсы (REST, SOAP).
Spark предоставляет высокоуровневый API для обработки данных, который позволяет производить операции над данными, включая фильтрацию, агрегацию, группировку, сортировку, соединение и т.д. Spark также поддерживает машинное обучение, глубокое обучение и графовые алгоритмы.
Spark использует память в кластере для ускорения обработки данных и поддерживает несколько режимов работы с памятью, включая кэширование и сериализацию. Spark также поддерживает распределенную обработку данных с помощью алгоритма MapReduce.
Одним из основных преимуществ Spark является его высокая скорость обработки данных. Spark может работать на кластерах из сотен и тысяч узлов, обеспечивая масштабируемость и высокую производительность.
Обработка данных в Spark может быть выполнена на языке Python, используя PySpark API. PySpark поддерживает работу с различными типами данных, включая структурированные, полуструктурированные и неструктурированные данные. PySpark также поддерживает работу с файлами в форматах CSV, JSON, Parquet, Avro и т.д.
Для работы с Spark в Python необходимо установить PySpark и настроить окружение. После этого можно использовать PySpark API для обработки данных и выполнения аналитики.
