PySpark DataFrame教程与演示

PySpark DataFrame 是 PySpark 库中的基本抽象，专为分配的记录处理和操作而设计。它是 Apache Spark 生态系统的重要组成部分，提供了一种强大且绿色的方式来大规模处理结构化信息。PySpark DataFrame 建立在 Spark 弹性分布式数据集 (RDD) 模型的功能之上，并将其扩展为提供更好程度的表格记录形状，就像 SQL 表或 Pandas DataFrame 一样。PySpark DataFrame 的优点：分布式处理： PySpark DataFrame 基于 Apache Spark 构建，可实现跨机器集群的分布式处理。这导致大规模统计处理任务的

PySpark DataFrame是Apache Spark生态系统的重要组成部分，提供了一种强大且绿色的方式来大规模处理结构化信息。然而，它也存在内存开销、学习曲线、表达能力有限、序列化开销、调试挑战和设置的复杂性等缺点。