Combien de versions de Python sont compatibles avec Spark?

Combien de versions de Python sont compatibles avec Spark?

Spark est compatible avec les version 2.6+ et 3.4+ de Python, mais les exemples donnés dans ce cours correspondent ne fonctionneront pas avec les versions 2.6 et 2.7. Vous pouvez vérifier la version de Python que vous utilisez en exécutant :

Qui est le programmeur de l’application Spark?

C’est le programmeur de l’application qui doit fournir la fonction effectuant le filtre. On l’a dit, Spark implémente une API de plus haut niveau avec des structures assimilables à des tables relationnelles : les Dataset et DataFrame. Ils comportent un schéma, avec les définitions des colonnes.

Quels sont les modes d’exécution de Spark?

Spark propose quatre types ou modes d’exécution : Standalone local s’exécute dans un processus de machine virtuelle java sur un poste. C’est le mode utilisé pour tester un programme sur un petit ensemble de données et sur un poste de travail.

Quel est le gros avantage de Spark?

Le gros avantage de Spark réside dans le fait que le code est totalement indépendant du SparkContext. On peut donc développer son code en local sur quelconque machine. Dans cet article, nous allons présenter des éléments centraux à Spark, en commençant par les RDD, la structure la plus élémentaire de Spark.

Quelle est la version de Python que vous utilisez?

Vous pouvez vérifier la version de Python que vous utilisez en exécutant : Parfois, la version de python installée par défaut est la version 2.7, mais une version 3 est également installée. C’est souvent le cas sous Linux.

Quelle est la version Python installée par défaut?

Parfois, la version de python installée par défaut est la version 2.7, mais une version 3 est également installée. C’est souvent le cas sous Linux. Par exemple, sur ma machine, j’ai :