Python Spark入门大数据处理与分析

Python Spark入门大数据处理与分析
共46节 355人在学 课程详情
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  • PySpark课程介绍
  • Spark和PySpark是什么
  • PySpark的环境安装介绍
  • PySpark依赖的软件的安装
  • Jupyter lab的使用说明
  • 第一个PySpark程序
  • PySpark的核心数据结构DataFrame
  • PySpark的行和列的数据类型
  • PySpark创建DataFrame的几种方式
  • PySpark使用Select查询数据的方法
  • PySpark按条件筛选查询数据
  • PySpark编写自定义函数查询数据
  • PySpark使用SparkSQL查询数据
  • PySpark 怎样给数据添加新列
  • PySpark的单个UDF怎样同时添加多个列
  • PySpark使用when函数实现条件表达式
  • PySpark怎么删除数据列
  • PySpark怎样实现列的重命名
  • PySpark的统计函数和数学函数
  • PySpark实现缺失值的处理
  • PySpark对数据实现排序操作
  • PySpark的日期时间处理函数
  • PySpark的字符串处理函数
  • PySpark的复杂数据类型
  • PySpark怎样拆分数据和保存文件
  • PySpark实现相同格式数据文件的合并
  • PySpark实现数据的关联Join
  • PySpark实现数据的笛卡尔积Join
  • PySpark实现分组group数据统计
  • PySpark实现分组自定义函数计算
  • PySpark的窗口函数介绍
  • PySpark的窗口函数的代码演示
  • PySpark怎样查询每个分组的前N名员工
  • PySpark怎样实现数据透视表统计
  • PySpark的explode爆炸函数
  • PySpark 使用broadcast做性能优化
  • PySpark配合matplotlib做数据可视化
  • PySpark写入和查询MySQL数据库
  • PySpark案例统计分析北京10年天气数据
  • PySpark案例统计分析电影评分数据
  • PySpark案例统计分析披萨订单数据
  • PySpark案例统计分析中国电动车销量数据
  • PySpark案例实现交友推荐算法
  • PySpark案例实现淘宝热卖榜分析
  • PySpark技术总结和展望

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    课时介绍

    PySpark对数据实现排序操作,orderby,sort

    课程介绍

    Spark是当前非常流行的大数据处理技术,PySpark是使用Python实现Spark数据处理的很方便的方法,本门课程讲解Python结合Spark的数据处理与分析技术,包括数据读取、过滤、清洗、统计、转换、汇总统计到数据可视化,并且结合真实的数据进行案例的讲解。

     

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