Attention, terrain inconnu

Avant de vous embaler, un petit avertissement. Il y a encore des choses que vous ne pouvez tout simplement pas faire avec Spark à partir de R. Les interfaces Scala et Python de Spark sont plus mûres.

Cela signifie que vous vous engagez en territoire inexploré avec ce cours. Le parcours pourrait être un peu cahoteux, alors préparez-vous à sortir de votre zone de confort à l'occasion.

Autre mise en garde : dans ce cours, vous exécuterez du code sur votre propre mini-grappe Spark personnelle dans le nuage de DataCamp. C'est idéal pour apprendre les concepts d'utilisation de Spark, mais vous n'obtiendrez pas l'accélération de performance que procurerait une grappe distante sur un serveur à haute performance. Autrement dit, les exemples présentés ici ne s'exécuteront pas plus vite que si vous utilisiez seulement R, mais les compétences acquises vous permettront d'analyser vos propres jeux de données volumineux.

Si vous souhaitez installer Spark sur votre système local, il suffit d'installer le paquet sparklyr et d'appeler spark_install().

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