sprk教學

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文章目录 •引言 •1. Spark 基础 •1.1 Spark 为何物 •1.2 Spark VS Hadoop •1.3 Spark 优势及特点 在「blog.csdn.net」查看更多資訊 声明：本文为大数据肌肉猿公众号的《5W字总结Spark》的学习笔记，如有侵权请联系本人删除！ 知识图谱如下： 在「blog.csdn.net」查看更多資訊 •RDD 是一个可以容错且并行的数据结构（其实可以理解成分布式的集合，操作起来和操作本地集合一样简单)，它可以让用户显式的将中间结果数据集保存

本教學課程介紹如何使用 Azure Databricks 的 Apache Spark Python (PySpark) DataFrame API、Apache Spark Scala DataFrame API 及 SparkR SparkDataFrame API 載入並轉換資料。

本教程提供了 Spark 的快速入门。 我们将首先通过 Spark 的交互式 shell（Python 或 Scala）介绍 API，然后展示如何用 Java、Scala 和 Python 编写应用程序。 要跟随本指南，请首先从 Spark 官网 下载 Spark 的打包发行版。 由于我们不使用 HDFS，您可以下载适用于任何 Hadoop 版本的软件包。 请注意，在 Spark 2.0 之前，Spark 的主要编程接口是弹性分布式数据集 (Resilient Distributed Dataset, R

本文翻譯自. Spark 官方手冊. Spark 编程指南简体中文版. 本文使用的許可請查看 這裡.

Spark 採用的是 In-memory 運算技術，運算的資料存在於記憶體之中，相對於使用硬碟等儲存媒介的運算框架（例如 Apache Hadoop）而言， Spark 具有運算速度的優勢。

這是一個簡單的Spark教學，介紹了Spark核心編程的基礎知識。