資料分析經常會遇到資料量大的問題，比如用python語言時經常會遇到記憶體溢位的問題，即使把整個機器記憶體全部使用，達到最大使用率，還是無濟於事，比如資料量是10t，並且在大資料量下，既要保證資料能夠得出結果，還要乙個好的模型進行迭代訓練，得到乙個好的模型。這些很難。
對於第乙個問題，就算單機記憶體再大，也是不可能處理未來不可預知的增長的資料的，這時候就需要分布式處理，利用平行計算能力，分而治之。
大資料是未來的發展方向，正在挑戰我們的分析能力及對世界的認知方式，因此，我們與時俱進，迎接變化，並不斷的成長!大資料學習群：957205962一起討論進步學習對於第二個問題，乙個好的模型通常需要經過大量的訓練，我們都知道這些訓練資料通常也要較大，複雜的迭代執行，無論是對cpu，還是記憶體ram都是很吃的，這時候就需要乙個好的訓練工具，來幫我們解決這個問題。
pyspark
這時候，乙個分布式解決方案pyspark就誕生了，python中有豐富的第三方庫，資料分析，機器學習，python編寫hadoop，python編寫spark在工業中用的都很多，主要就是解決大資料場景下的python資料分析與模型訓練問題。
我們不甘心做乙個只能處理小資料量簡單模型的資料分析苦力，怎麼辦，學習，學習，學習，只有通過不斷的學習
才能提公升自己的核心競爭力。
才能新老一日，方得一夜安眠。
如果你也是這麼想，那就太好了。
年輕的心，燃燒起來，讓這個冬天不再冷！
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