Die Datenanalyse ist eine spannende Reise, bringt aber auch Herausforderungen mit sich. Eine der größten Hürden besteht darin, Anomalien zu erkennen – unerwartete Ergebnisse, die unsere Schlussfolgerungen und Vorhersagen verfälschen können.

Die beiden vorherigen Artikel befassten sich mit der Bewertung von Apache Iceberg und seinen Funktionen sowie der Verwendung von PyIceberg zum Erstellen von Objekten und Laden von Daten. Dieser Beitrag konzentriert sich auf das Abrufen von Daten und die Verwendung von Pandas-Datenrahmen zur Erstellung von Analysen.

Ich probiere generell gerne Neues aus, und das gilt auch für die Technologie. Deshalb habe ich mich entschlossen, die Mechanismen hinter Apache Iceberg und insbesondere der Python-Implementierung PyIceberg genauer zu untersuchen. Apache Iceberg with Industrial Piping Ich habe mir insbesondere einige Schlüsselelemente angesehen, die normalerweise Teil der Datenverwaltungspraktiken sind, unabhängig von der Technologie

Wenn Sie das Potenzial von Big Data voll ausschöpfen möchten, ist Apache Spark das ideale Framework. Es bietet robuste APIs und ein umfassendes Ökosystem – ideal für die Verarbeitung großer Datensätze. Insbesondere die Fähigkeit von Spark, Aggregationen mit DataFrames und Spark SQL durchzuführen, macht es zu einem unverzichtbaren Werkzeug. Dieser Beitrag führt Sie durch die Durchführung von Aggregationen mit Spark DataFrames und Spark SQL in Scala und Python. Praktische Codeb

In der heutigen datengesteuerten Welt kann die effiziente Verarbeitung und Analyse großer Datensätze für Softwareentwickler und Datenwissenschaftler eine erhebliche Herausforderung darstellen. Herkömmliche Datenverarbeitungsbibliotheken wie Pandas sind zwar intuitiv, können jedoch bei den großen Datenmengen, die viele Organisationen verarbeiten, schwierig zu handhaben sein. Hier wird die Dask-Bibliothek unverzichtbar.

Dask ist eine innovative Python-Bibliothek, die die Ausführung paralleler Rechenaufgaben vereinfacht. Sie können damit große Probleme in kleinere, besser handhabbare Komponenten zerlegen und diese Aufgaben auf mehrere Kerne oder sogar mehrere Maschinen verteilen.