PySpark数据处理与分析案例集锦
资源文件介绍
本仓库提供了一个名为case_pyspark的资源文件，该文件包含了基于Python语言的Spark数据处理与分析案例集锦（PySpark）。这些案例旨在帮助用户通过实际操作来掌握PySpark的使用，提升数据处理和分析的能力。
实验环境
为了顺利运行本案例集锦中的代码，请确保您的实验环境满足以下要求：
- 操作系统：Linux - Ubuntu 20.04
- Python版本：3.7.x
- Spark版本：2.4.5
- Jupyter Notebook：已安装并配置好
案例列表
本资源文件包含了多个实际案例，涵盖了不同领域的数据处理与分析任务。以下是案例的简要介绍：
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yelp: 基于YELP数据集的商业数据分析。通过分析YELP上的用户评论和商家信息，探索商业数据中的模式和趋势。
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us_counties: 2020年美国新冠肺炎疫情数据分析。利用Spark对大规模疫情数据进行处理和分析，揭示疫情的发展趋势和影响因素。
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ECommerce: 基于零售交易数据的Spark数据处理与分析。通过分析零售交易数据，了解消费者的购买行为和市场趋势。
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earthquake: 基于地震数据的Spark数据处理与分析。对地震数据进行处理和分析，探索地震活动的规律和特征。
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global: 基于Spark的地震数据处理与分析。对全球范围内的地震数据进行处理和分析，揭示地震活动的全球分布和趋势。
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OverDue: 基于信用卡逾期数据的Spark数据处理与分析。通过分析信用卡逾期数据，预测和评估信用风险。
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project: 基于TMDB数据集的电影数据分析。利用Spark对电影数据进行处理和分析，探索电影市场的趋势和特征。
使用说明
- 克隆本仓库到您的本地环境。
- 确保您的实验环境满足上述要求。
- 打开Jupyter Notebook，运行各个案例的代码。
- 根据案例的说明和代码注释，逐步完成数据处理和分析任务。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题，或者有任何改进建议，欢迎提交Issue或Pull Request。我们非常乐意与您一起完善这个案例集锦。
许可证
本资源文件遵循开源许可证，具体信息请参阅LICENSE文件。