Работал ли с PySpark

Да, работал с PySpark. Использовал для обработки больших данных, агрегаций, фильтрации и машинного обучения. PySpark удобен для распределенных вычислений, особенно при работе с Hadoop или облачными хранилищами (S3, HDFS).

Пример:

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col

spark = SparkSession.builder.appName("Example").getOrCreate()
df = spark.read.csv("data.csv", header=True)
filtered_df = df.filter(col("age") > 30)
filtered_df.show()

Основные преимущества:

• Работа с большими объемами данных
• Оптимизация через Catalyst и Tungsten
• Интеграция с MLlib для ML

Если нужно, могу подробнее рассказать про оптимизацию запросов или работу с RDD/DataFrame.