Pandas高级数据处理：分布式计算
随着数据量增长，传统的Pandas单机处理难以应对大规模数据。Dask作为Pandas的补充，支持分布式计算，能处理更大数据集并提高效率。本文介绍Dask在数据加载、类型推断和分区管理中的常见问题及解决方法，如使用`dask.dataframe.read_csv()`、指定`dtype`、调整分区数等，并总结了内存溢出、类型不匹配和网络通信失败等报错的解决方案。
Spark 如何保证宕机迅速恢复?
Spark 通过多种机制确保节点宕机时迅速恢复，主要包括：1. RDD 的 Lineage 机制，记录数据生成路径以便重计算；2. 检查点机制，持久化中间结果减少重算开销；3. 任务调度和资源管理，自动重新调度失败任务；4. 数据本地性，优先调度到数据所在节点；5. 持久化机制，将 RDD 持久化到内存或磁盘。这些机制共同保证了大数据处理的高可用性和可靠性。
Spark 与 MapReduce 的 Shuffle 的区别？
MapReduce 和 Spark 在 Shuffle 过程中有显著区别。MapReduce 采用两阶段模型，中间数据写入磁盘，I/O 开销大；而 Spark 使用基于内存的多阶段执行模型，支持操作合并和内存缓存，减少 I/O。Spark 的 RDD 转换优化减少了 Shuffle 次数，提升了性能。此外，Spark 通过 lineage 实现容错，资源管理更灵活，整体大数据处理效率更高。