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PySparkでデータ処理を行う際に、SparkSessionは非常に重要な役割を果たします。この記事では、SparkSessionの役割と作成方法、そして1つのSparkSessionを使用するべきかについて解説します。 1. SparkSessionとは？ SparkSessionは、Spark 2.0から導入さ...

JSON（JavaScript Object Notation）は、軽量で人間と機械が読みやすいデータ交換フォーマットです。JSONファイルは、データの構造を表現するために広く使用されています。PySparkは、JSONファイルを効率的に読み込み、処理するための強力なツールを提供し...

PySparkは、データの読み書きに関する豊富なオプションを提供しています。これらのオプションを適切に設定することで、データの読み込みや書き出しのパフォーマンスを最適化し、データ形式やストレージに対する要件を満たすことができます。この記事では、...

PySparkは、大規模データの処理と分析を効率的に行うための強力なツールであり、データフレームを操作する際に様々なデータ型をサポートしています。PySparkのデータ型を理解することは、データ処理と分析の効率を最大限に引き出すために非常に重要です。...

データ分析や処理において、数値型データの選択は非常に重要です。特に、精度が求められる場面では、DecimalとFloatの使い分けが大きな影響を及ぼします。この記事では、PySparkにおけるDecimal型とFloat型の違い、使い分けのポイント、具体的な例を通じて...

【PySparkにおけるNullの取り扱いについて】 データ処理において、欠損値（Null値）の適切な取り扱いは非常に重要です。PySparkは、大規模データセットの処理を効率的に行うための強力なツールであり、欠損値の処理に関する豊富な機能を提供しています。こ...

PySparkは、大規模データセットを効率的に処理するためのフレームワークですが、PySparkの処理をループに組み込むと、効率が低下することがあります。この記事では、その理由と、効率低下を避けるための方法について解説します。 1. PySparkのループ処理に...

PySparkは、大規模データセットの処理と分析を効率的に行うための強力なツールです。データのキャッシュは、繰り返し利用するデータの再計算を避け、パフォーマンスを大幅に向上させるために重要な手法です。この記事では、PySparkにおけるデータのキャッ...

PySparkは、大規模データセットの分散処理を効率的に行うための強力なツールです。しかし、分散処理を行う際にはデータのシャッフル（Shuffle）が必要となる場合があり、このシャッフルがパフォーマンスに大きな影響を与えることがあります。この記事では...

PySparkは、大規模データセットの処理と分析を効率的に行うための強力なツールです。データの並び替え（ソート）は、分析において重要な操作の一つです。この記事では、PySparkでのorder byの使い方について詳しく説明します。 【1. 基本的なOrder Byの使...