现在聊点有意思的，一个让我每次用起来都觉得很爽的Python库 - PySpark 。这玩意儿可不是普通的数据处理工具，它就像是给你的Python装上了火箭推进器，能轻轻松松处理海量数据。说实话，第一次接触它的时候我也是一脸懵，但用上瘾了就离不开了。
说白了，PySpark就是Apache Spark的Python API。它让咱们能用Python代码驾驭Spark的分布式计算能力。打个比方，你手里有1亿条数据要处理，普通的Python估计得跑到天荒地老，但用PySpark就不一样了，它会把任务分发到多台机器上并行处理，速度杠杠的。
在PySpark里，DataFrame就是最常用的数据结构了。它长得有点像pandas的DataFrame，但骨子里完全不是一回事。
温馨提示：DataFrame的操作是懒加载的，也就是说代码写在那儿但不执行show()之类的动作，它压根不会真的去计算。
RDD（弹性分布式数据集）是PySpark最底层的数据结构。现在直接用RDD的机会不多了，但了解一下总没错，万一哪天需要底层优化呢？
写PySpark代码的时候，有些坑要是不知道很容易就踩进去。比如说做聚合操作，用reduce()比reduceByKey()慢不少，因为reduce()会把所有数据收集到一台机器上。
温馨提示：用PySpark处理数据的时候，尽量避免collect()这种把所有数据拉到驱动程序的操作，容易把内存撑爆。
PySpark虽然强，但用不好也是白搭。优化起来有几个小窍门：
说真的，用好PySpark后处理个几十GB的数据跟玩似的。不过新手最容易犯的一个错误就是啥数据都往内存里读，这波操作太勇了，及时给数据做分区和缓存才是正道。
好了，掌握了这些基础知识，你已经可以开始玩转PySpark了。要记住，这玩意儿最大的优势就是分布式计算，写代码的时候脑子里得时刻记着这一点。干就完了，学会这个技能，分分钟处理TB级数据不是梦！
