文章大纲

简介
- spark 环境下载
- 基于wsl2 的conda + jupyter notebook 基本配置
- conda pyspark_24x 环境
- conda pyspark_320 环境
主要步骤
- spark dataframe 转换为pandas dataframe 的数据类型对应
- python 执行字符串代码
- spark 封装 Estimator 进行调用 python 子流程
参考文献

简介

目前混合编程的需求越来越多，有的时候需要大数据处理一批数据，但是数据处理的时候只有python 编写的基于pandas 的数据处理代码，怎么办呢，我们需要想办法把之前的数据处理代码复用起来。

spark 3.2 版本尝试将 pandas dataframe 的api 和spark 的api 统一起来。

比如：koalas 这个项目：在spark 3.

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