Scopri le potenzialità di PySpark per i dati di serie temporali: acquisisci, estrai e visualizza i dati, accompagnati da un pratico codice di implementazione
Con la crescente domanda di interrogazioni e analisi ad alta velocità su set di dati di grandi dimensioni, Apache Spark si è distinto come uno dei motori analitici più apprezzati negli ultimi anni. È potente nell'elaborazione distribuita dei dati grazie al suo architettura dell'operaio. Ciò include un programma driver che…
Fonte: towardsdatascience.com
