Đang tải bảng tin…
Towards Data Science0 Hot0 bình luận16 phút đọc
PySpark for Beginners: Building Intermediate-Level Skills
A practical guide to intermediate PySpark concepts focused on understanding data movement. Covers partitions and how to manage them with repartition() and coalesce(), shuffles and why they're expensive, join optimization techniques including broadcast joins, reading execution plans with explain(), caching strategies, Parquet partitioning for efficient reads via partition pruning, and why built-in functions outperform Python UDFs. Includes a complete worked example combining all concepts with an annotated execution plan.
Nguồn: https://towardsdatascience.com/pyspark-for-beginners-building-intermediate-level-skills. 8sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Đề xuất cho bạn
Real Python1 Hot3 phútAI
Episode #302: Constructing and Judging Modern Agentic Workflows – The Real Python Podcast
Suneet Malhotra, kỹ sư chất lượng, chia sẻ cách xây dựng và đánh giá kiến trúc AI agentic bằng Python, tập trung vào vòng lặp enriching specification, sử dụng LLM làm giám khảo, và đo lường độ thống nhất giữa các đánh giá bằng Cohen's kappa. Bài thảo luận cũng đề cập đến các chế độ lỗi trong workflow agentic, khả năng quan sát đa tầng cho test automation hỗ trợ LLM, cùng các phương pháp thí nghiệm tiết kiệm chi phí, kèm theo tài liệu tham khảo và dự án GitHub liên quan.
Những kiến thức về cách xây dựng và đánh giá các công cụ tự động hóa thông minh bằng AI, đặc biệt là với các kỹ thuật đánh giá bằng mô hình ngôn ngữ lớn và thống kê, sẽ giúp bạn nâng cao hiệu quả trong việc phát triển và kiểm thử hệ thống agentic trong dự án của mình.
