Les propriétés spark.sql.* sont un ensemble d’options de configuration spécifiques à Spark SQL, un module d’Apache Spark conçu pour traiter des données structurées à l’aide de requêtes SQL, de l’API DataFrame et d’ensembles de données. Ces propriétés permettent aux utilisateurs de personnaliser divers aspects du comportement, des stratégies d’optimisation et […]
Spark SQL propose un ensemble de fonctions standard intégrées pour gérer les dates et les horodatages au sein de l’API DataFrame. Ces fonctions sont utiles pour effectuer des opérations impliquant des données de date et d’heure. Ils acceptent les entrées dans différents formats, notamment le type Date, le type Timestamp […]
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Dans le monde du traitement du Big Data, des systèmes de fichiers efficaces et évolutifs jouent un rôle crucial. L’un de ces systèmes de fichiers qui a gagné en popularité dans l’écosystème Apache Spark est DBFS, qui signifie Databricks File System. Dans cet article de blog, nous explorerons ce qu’est […]
DataFrame est une abstraction clé dans Spark qui représente des données structurées et permet une manipulation et une analyse faciles. Dans cet article de blog, nous explorerons les différentes méthodes DataFrame de base disponibles dans Spark et comment elles peuvent être utilisées pour des tâches de traitement de données à […]
Persistance des étincelles est un optimisation technologieniquequi enregistre les résultats de l’évaluation RDD. Spark fournit une méthode pratique pour travailler avec des ensembles de données en les stockant en mémoire au cours de diverses opérations. Lorsque vous conservez un ensemble de données, Spark stocke les données sur disque ou en […]
Dans Spark avec Scala, la création de DataFrames est fondamentale pour la manipulation et l’analyse des données. Il existe plusieurs approches pour créer des DataFrames, chacune offrant ses avantages uniques. Vous pouvez créer des DataFrames à partir de diverses sources de données telles que CSV, JSON ou même à partir […]
Une compréhension globale de la transformation et de l’action de Spark est cruciale pour un code Spark efficace. Ce blog donne un aperçu des aspects fondamentaux de Spark. Avant de plonger dans la transformation et l’action de Spark, jetons un coup d’œil à RDD et Dataframe. Ensemble de données distribuées […]
Spark a été qualifié de « moteur de traitement de données distribué à usage général » et de « moteur d’analyse unifié ultra-rapide ». Avec ses API simples, il simplifie la vie des développeurs et des programmeurs. Il est capable de gérer jusqu’à des pétaoctets de données et gère simultanément des milliers de machines […]
Apache Spark : Apache Spark est un moteur de traitement distribué à usage général pour l’analyse de grands ensembles de données – généralement des téraoctets ou des pétaoctets de données. Apache Spark peut être utilisé pour traiter des données par lots, des flux en temps réel, l’apprentissage automatique et des requêtes ad […]
