借助 Python Dask 库，您可以轻松地使用 Python 对大数据执行复杂的计算。与 GPU 相比，您还可以在成本更低的 CPU 上执行此操作，因此，重要的是要认识到可以在 CPU 上完成的数据整理和预处理，以及最适合 GPU 的算法操作和图像/视频处理。

如果您想驾驭大数据的力量，Apache Spark 是您的理想之选。它提供强大的 API 和丰富的生态系统，非常适合处理大型数据集。尤其是 Spark 能够使用 DataFrames 和 Spark SQL 进行聚合，这使其成为一个非常宝贵的工具。本文将指导您使用 Scala 和 Python 语言，使用 Spark DataFrames 和 Spark SQL 执行聚合操作。您将看到实用的代码示例来巩固您的理解。

在使用 Apache Spark 时，我经常遇到一个常见却又棘手的性能问题：过度的 shuffle。shuffle 会显著降低应用程序的运行速度，因此软件工程师必须找到有效的方法来优化 Spark 作业。通过实践经验和各种技巧，我发现了几种可以显著减少 shuffle 并提升 Spark 作业性能的策略。

改进 Apache Spark 弹性分布式数据集 (RDD) 中的数据访问可以显著提高大数据应用程序的性能。使用有效的策略可以加快处理时间并提高资源利用率。在本文中，我将分享实用技术和真实示例，这些技术和示例帮助我在处理弹性分布式数据集时改善数据访问。

几年前，我开始了一个我认为很有趣的副业：汇总并提交 ETF 和共同基金的每月 SEC 文件。我希望使用公司提交的指数文件来自动化编制 SEC 文件的过程，并在提交时进行更新。

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