Как читать из API в кодовой базе PySpark...

Описание: Мини-проект PySpark:

Погрузитесь в мир обработки больших данных с нашим плейлистом PySpark Practice. Эта серия предназначена как для новичков, так и для опытных специалистов по работе с данными, желающих отточить свои навыки работы с Apache Spark с помощью вопросов и задач, основанных на сценариях.

Не все входные данные поступают из файлов хранения, таких как JSON, CSV и других форматов. В некоторых случаях вам предлагается сценарий для извлечения данных из запроса API и создания DataFrame. В сегодняшнем видео давайте начнем с написания кода в PySpark, используя ответ API в качестве входных данных.

В каждом видео представлены пошаговые решения реальных задач, которые помогут вам освоить методы работы с PySpark и улучшить навыки работы с данными. Готовитесь ли вы к собеседованию или просто изучаете Spark, этот плейлист — ваш незаменимый ресурс для практического обучения. Присоединяйтесь к нам, чтобы стать экспертом PySpark!

Решая задачи, мы также продемонстрировали наиболее часто задаваемые задачи #interview по PySpark.

Следите за обновлениями в этом плейлисте, чтобы не пропустить все предстоящие видео.

🔅 Конечная точка API — https://dummyjson.com/users

🔅 Topmate (для совместной работы и планирования звонков) — https://topmate.io/ankur_ranjan

🔅 LinkedIn —   / manoj-t-dataengineer  

Ваши комментарии:
🔅 Topmate (для совместной работы и планирования звонков) — https://topmate.io/ankur_ranjan
🔅 LinkedIn —   / thebigdatashow  
🔅 Instagram —   / ranjan_anku  

🔅 Kafka для инженеров данных — плейлист
   • Kafka For Data Engineers  

#pyspark #практика #инжиниринг данных #apachespark #решение проблем #spark #bigdata