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文章 2024-10-18 来自：开发者社区

大数据体系知识学习（一）：PySpark和Hadoop环境的搭建与测试

1. 相关知识学习 1.1 Spark的基本介绍 Apache Spark是一个开源的大数据处理框架，使用内存计算方式加速大数据处理。Spark的主要优点包括高速批量处理、交互式查询、实时流处理以及机器学习等功能。**Spark由Scala语言实现，是一种面向对象、函数式编程语言，支持多种编程语言，如Scala、Java、Python和R等，可以运行在Hadoop集群上或者独立运行。**Spar....

阿里云文档 2024-09-14

提交PySpark流任务

在大数据快速发展的时代，流式处理技术对于实时数据分析至关重要。EMR Serverless Spark提供了一个强大而可扩展的平台，它不仅简化了实时数据处理流程，还免去了服务器管理的烦恼，提升了效率。本文将指导您使用EMR Serverless Spark提交PySpark流式任务，展示其在流处理方面的易用性和可运维性。

阿里云文档 2024-09-14

PySpark批任务开发入门

您可以自行编写并构建包含业务逻辑的Python脚本，上传该脚本后，即可便捷地进行PySpark开发。本文通过一个示例，为您演示如何进行PySpark开发。

问答 2024-08-05 来自：开发者社区

dataworks调用odps的spark中的pyspark代码报错找不到main函数什么情况啊？

dataworks 调用odps的spark中的pyspark代码，报错找不到main函数，这个可能是什么情况啊？用的官网的demo代码似的

文章 2024-06-25 来自：开发者社区

阿里云ODPS PySpark任务使用mmlspark/synapseml运行LightGBM进行Boosting算法的高效训练与推理

1. 背景、问题、需求以及解决难点概述如题，GBDT（Gradient Boosted Decision Trees）是一类机器学习算法，作为Boosting思想的代表，广泛的应用于各种任务中，特别是回归和分类问题，通过迭代地添加弱学习器（通常是决策树）并不断拟合预测残差来提升整体模型的性能。微软的LightGBM与陈天奇博士的XGBoost均是对GBDT算法的高效工程实现。 ...