Cache, Persist, Repartition e Coalesce no PySpark – Guia Completo de Otimização! - Aula 8

🔥 Como Otimizar a Performance no PySpark com cache(), persist(), repartition() e coalesce() – Aula 8! 🚀

No universo do Big Data, otimizar o desempenho das operações é essencial. Nesta aula da série A Beleza dos Dados, você vai aprender a usar as funções cache(), persist(), repartition() e coalesce() para acelerar seus processos e tornar seus pipelines em PySpark muito mais eficientes.

🔍 O que você vai aprender neste vídeo?
✔️ Por que o lazy evaluation do PySpark pode impactar a performance
✔️ Como usar cache() e persist() para evitar retrabalho e reprocessamento
✔️ Diferença entre repartition() e coalesce() para ajuste inteligente de partições
✔️ Melhores práticas para otimizar leitura, transformação e escrita de dados
✔️ Exemplos práticos para você aplicar no seu dia a dia de ciência e engenharia de dados

🚀 Se você quer criar pipelines de dados mais rápidos, escaláveis e eficientes, essa aula é obrigatória!

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