Optimizing the Data Processing Performance in PySpark
PySpark 技术和策略解决常见的性能挑战：实践演练Apache Spark 近年来凭借其强大的分布式数据处理能力成为领先的分析引擎之一。PySpark 是 Spark 的 Python API，通常用于个人和企业项目以解决数据挑战。例如，我们可以使用 PySpark 高效地实现时间序列数据的特征工程，包括提取、提取和可视化。然而，尽管它能够处理大型数据集，但在极端数据分布和复杂的数据转换工作流等各种情况下仍然会出现性能瓶颈。本文将研究使用 Databricks 上的 PySpark 进行数据处理时的各种常见性能问题，并介绍各种微调策略以实现更快的执行速度。照片由 Veri Ivanova
在本文中，我们将探讨如何使用新的 EMR Serverless 集成、Spark 的分布式处理以及由 LangChain 编排框架提供支持的 Amazon OpenSearch Service 向量数据库构建可扩展且高效的检索增强生成 (RAG) 系统。此解决方案使您能够处理大量文本数据，生成相关嵌入，并将它们存储在强大的向量数据库中，以实现无缝检索和生成。
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Website Feature Engineering at Scale: PySpark, Python & Snowflake
介绍和问题想象一下，您正在盯着一个数据库，该数据库包含多个国家 /地区的数千个商人，每个国家都有自己的网站。你的目标？确定与新业务建议合作的顶级候选人。手动浏览每个网站是不可能的，因此您需要一种自动化的方法来评估每个商人的[…]邮政网站的大规模工程：Pyspark，Python＆Snowflake首先出现在数据科学上。
