Bem-vindo ao segundo episódio da nossa Série de Introdução ao PySpark!
Neste artigo, vamos explorar algumas alternativas de ambiente para desenvolvermos nossos projetos. Vamos abordar duas opções populares:
- Databricks Community Edition
- Google Colab configurado para o Spark.
Para a opção de Google Colab criamos um simples tutorial em nosso canal no YouTube, para guiá-lo através das configurações necessárias.
Databricks Community Edition
Ao configurar um ambiente de desenvolvimento para PySpark, o Databricks Community Edition surge como uma opção eficaz e acessível, permitindo que você leve suas análises para a nuvem. No Databricks community edition você vai ter acesso a um ambiente poderoso de forma simples e sem precisar realizar configurações.
Criar uma conta no Databricks Community Edition é simples e gratuito. Basta seguir estes passos para dar os primeiros passos:
- Acesse a plataforma do Databricks Community Edition
- Se não possuir uma conta, clique em Signup e preencha o formulário
- Confirme sua conta ao clicar no email de confirmação enviado para sua caixa de email.
- Ao acessar sua conta crie um novo Cluster
- Crie um novo notebook e conecte com o cluster inicializado
Descubra como aproveitar o poder do Databricks Community Edition para configurar um ambiente PySpark em nuvem. Navegue pelos passos de inscrição, criação de clusters e configuração para iniciar rapidamente suas análises.
Google Colab Configurado para Spark
Explore a opção de utilizar o Google Colab para desenvolver e executar código PySpark.
Acesse nosso canal no YouTube para um tutorial prático sobre como configurar o Google Colab para trabalhar com o PySpark. Siga as instruções passo a passo enquanto implementamos a configuração juntos.
Conclusão:
Agora, com opções alternativas de configuração em nuvem, você pode escolher o ambiente que melhor atende às suas necessidades. Seja aproveitando a facilidade do Databricks Community Edition ou configurando o Google Colab com base no nosso tutorial em vídeo, garantimos que você estará pronto para explorar as maravilhas do processamento distribuído de dados com PySpark.
Continue acompanhando nossa série para mais insights e conquistas em análise de dados!
- Introdução ao PySpark: Uma Visão Geral
- PySpark: Configurando seu Ambiente de desenvolvimento
- Conceitos Básicos do PySpark: DataFrames
- PySpark – Lendo Arquivos CSV
