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數(shù)據(jù)分析經(jīng)常會遇到數(shù)據(jù)量大的問題，比如用R語言和Python語言時經(jīng)常會遇到內存溢出的問題，即使把整個機器內存全部使用，達到最大使用率，還是無濟于事，比如數(shù)據(jù)量是10T，并且在大數(shù)據(jù)量下，既要保證數(shù)據(jù)能夠得出結果，還要一個好的模型進行迭代訓練，得到一個好的模型。這些很難。

對于第一個問題，就算單機內存再大，也是不可能處理未來不可預知的增長的數(shù)據(jù)的，這時候就需要分布式處理，利用并行計算能力，分而治之。

對于第二個問題，一個好的模型通常需要經(jīng)過大量的訓練，我們都知道這些訓練數(shù)據(jù)通常也要較大，復雜的迭代運行，無論是對CPU，還是內存RAM都是很吃的，這時候就需要一個好的訓練工具，來幫我們解決這個問題。

pyspark

這時候，一個分布式解決方案pyspark就誕生了，python中有豐富的第三方庫，數(shù)據(jù)分析，機器學習，python編寫hadoop，python編寫spark在工業(yè)中用的都很多，主要就是解決大數(shù)據(jù)場景下的python數(shù)據(jù)分析與模型訓練問題。

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