通过仓库搬运类比，解析 Hadoop 作为存储、Spark 作为计算、PySpark 作为调度工具的核心逻辑。针对 Python Pandas 无法处理 TB 级数据的痛点，介绍分布式计算原理，涵盖 Hadoop 组件、Spark 机制、PySpark 编程及日志分析实战，帮助开发者掌握大数据处理技能。
你是否遇到过这样的问题：用 Python 的 Pandas 处理 1GB 数据很轻松，但处理 100GB 数据时，电脑直接"罢工"？这是因为普通 Python 工具只能处理单机内存中的数据，而大数据（TB/PB 级）需要分布式计算——把数据拆分成小块，让多台电脑同时处理。
本文的目的，就是教你用PySpark（Python + Spark）结合Hadoop（大数据存储与计算基础），解决"数据太大处理不了"的问题。范围覆盖：Hadoop 核心组件、Spark 工作原理、PySpark 编程模型，以及一个完整的日志分析实战案例。
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