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我现在正在学习 Spark,它似乎是 Pandas Dataframe 的大数据解决方案,但我有一个让我不确定的问题。
目前我正在使用 HDF5 存储大于内存的 Pandas 数据帧。 HDF5 是一个很棒的工具,它允许我对 Pandas 数据框进行分块。因此,当我需要对大型 Pandas 数据帧进行处理时,我会分块进行。但 Pandas 不支持分布式处理,HDF5 仅适用于单台 PC 环境。
使用 Spark 数据帧可能是解决方案,但我对 Spark 的理解是数据帧必须能够适应内存,并且一旦作为 Spark 数据帧加载,Spark 会将数据帧分发给不同的工作人员进行分布式处理。
我的理解正确吗?如果是这种情况,那么 Spark 如何处理大于内存的数据帧?它是否支持分块,如 HDF5?
最佳答案
the dataframe must be able to fit in memory, and once loaded as a Spark dataframe, Spark will distribute the dataframe to the different workers to do the distributed processing.
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