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Trabajando con Dataframes en Spark

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Trabajando con Dataframes en Spark

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Sánchez Anguix, V. (2021). Trabajando con Dataframes en Spark. http://hdl.handle.net/10251/167752

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Metadatos del ítem

Título: Trabajando con Dataframes en Spark
Autor: Sánchez Anguix, Víctor
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros Industriales - Escola Tècnica Superior d'Enginyers Industrials
Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Fecha difusión:
Resumen:
En este video introducimos Apache Spark como framework para procesar grandes volúmenes de datos. Más concretamente, introducimos la API basada en Dataframes, una abstracción de datos que representa tablas distribuidas. ...[+]
Palabras clave: Apache Spark , Big data , Spark , Inteligencia artificial , Analisis de datos
Código UNESCO: 1203 - Ciencias de la Computación
Derechos de uso: Reconocimiento - No comercial - Sin obra derivada (by-nc-nd)
Tipo: Objeto de aprendizaje
URL: https://polimedia.upv.es/visor/?id=0ee4d540-c242-11eb-be1f-afc4043fc67c
Tipo de recurso educativo: Screencast
Descripción acerca del uso: Este video está pensado como un pequeño tutorial para trabajar con las tablas distribuidas de PySpark. Se asume cierta familiaridad de los alumnos con la programación en Python. Idealmente, el alumno debería tener acceso a una máquina Windows/Mac/Linux con PySpark instalado con Python. El alumno debería seguir el video paso a paso, pausando poco a poco para seguir los pasos del tutorial y poder imitar las operaciones planteadas con sus propios conjuntos de datos. Este video se debe utilizar como un pequeño tutorial interactivo, a seguir por los alumnos mientras ellos interactuan con PySpark. Puede embeberse dentro de una práctica o plantearse como un objeto de aprendizaje a emplear como trabajo previo a una sesión práctica. De este modo, los alumnos aprenden rápidamente como emplear PySpark y pueden centrarse en objetivos de aprendizaje más complejos durante la sesión.
Destinatario: Alumno
Contexto: Postgrado
Dificultad: Dificultad media
Nivel de interactividad: Bajo
Densidad semántica: Medio
Tiempo típico: 30 minutos
Idioma del destinatario: Español
Permiso de acceso: PUBLICO

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