PySpark Azkaban 完成氣象資料分析專案

2023-08-09 23:53:08 字數 935 閱讀 5982

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python是功能強大、免費、開源,實現物件導向的程式語言,能夠在不同作業系統和平台使用,簡潔的語法和解釋性語言使其成為理想的指令碼語言。除了標準庫,還有豐富的第三方庫,並且能夠把用其他語言(c/c++、fortran)編寫的**聯結在一起。python在資料處理、科學計算、數學建模、資料探勘和資料視覺化方面具備優異的效能。上述優勢使得python在氣象、海洋、地理、氣候、水文和生態等地學領域的科研和工程專案中得到廣泛應用。可以預見未來python將成為氣象和海洋等地學領域的主流程式語言之一。

為什麼要學習 spark?

作為多年的資料從業者,我個人感覺spark已經越來越多地進入到我們的日常工作中。 無論我們使用哪種程式語言,python、scala還是j**a,我們或多或少都會接觸到spark。 它讓我們借助集群的力量,可以高效的執行bigdata,很多之前因為計算資源的原因而無法輕易實現的事情都可以實現。 網上關於spark的好處有很多,這裡就不過多贅述了,直接進入本文正文吧!

關於pyspark,我們知道它是python呼叫spark的介面。 我們可以通過呼叫python api來編寫spark程式。 它支援大多數spark功能,例如sparkdataframe、spark sql、streaming、mllib等。只要我們了解python的基本語法,就可以非常輕鬆地在python中呼叫spark的強大功能。 接下來我將從乙個相對巨集觀的層面來介紹pyspark,以便我們對這個神器有乙個框架性的了解,知道它能做什麼。

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