🔥 Si trabajás con datos a escala, PySpark es la herramienta. Esta guía cubre todo lo que necesitás saber.
PySpark combina la familiaridad de Python con el poder distribuido de Apache Spark. Una guía completa que recorre los temas principales:
- DataFrames → creación, exploración y lazy evaluation (tu código no se ejecuta hasta que lo necesitás)
- Selection & Filtering → operaciones básicas sobre columnas y filas
- Column Operations → transformaciones, string functions, date/time functions
- Aggregation Functions → groupBy, count, sum, avg, y más
- Window Analytics → cálculos sobre particiones con funciones de ventana
- Join Operations → inner, left, right, cross joins en datasets distribuidos
- SQL Integration → podés escribir SQL puro sobre DataFrames con
spark.sql() - Custom Functions (UDFs) → extienden PySpark con lógica Python arbitraria
- Pandas UDFs → la versión vectorizada, mucho más eficiente que los UDFs clásicos
Lo que hace especial a esta guía es que no solo muestra la sintaxis: explica por qué cada feature existe y cuándo usarla.
💡 Explicación en pocas palabras#
PySpark es el puente entre la comodidad de Python y el procesamiento distribuido de Spark. Dominar DataFrames, aggregations y window functions te permite procesar datasets que no cabrían en RAM de una sola máquina. Los Pandas UDFs son el truco para aplicar lógica custom sin sacrificar performance.
Más información en el link 👇
También publicado en LinkedIn.
