dns 解析错误 网站,网络推广公司开业广告,台州seo优化,html5网站特效文章最前#xff1a; 我是Octopus#xff0c;这个名字来源于我的中文名--章鱼#xff1b;我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github #xff1b;这博客是记录我学习的点点滴滴#xff0c;如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣#xff0c;可以关注我的… 文章最前 我是Octopus这个名字来源于我的中文名--章鱼我热爱编程、热爱算法、热爱开源。所有源码在我的个人github 这博客是记录我学习的点点滴滴如果您对 Python、Java、AI、算法有兴趣可以关注我的动态一起学习共同进步。 PySpark 是 Apache Spark 的 Python API。它使您能够使用Python在分布式环境中执行实时、大规模的数据处理。它还提供了一个 PySpark shell用于交互式分析您的数据。
PySpark 将 Python 的易学性和易用性与 Apache Spark 的强大功能相结合让熟悉 Python 的每个人都能处理和分析任何规模的数据。
PySpark 支持 Spark 的所有功能例如 Spark SQL、DataFrames、结构化流、机器学习 (MLlib) 和 Spark Core。 Spark SQL 和 DataFrame
Spark SQL 是 Apache Spark 用于处理结构化数据的模块。它允许您将 SQL 查询与 Spark 程序无缝混合。借助 PySpark DataFrames您可以使用 Python 和 SQL 高效地读取、写入、转换和分析数据。无论您使用 Python 还是 SQL都使用相同的底层执行引擎因此您将始终充分利用 Spark 的全部功能。 快速入门DataFrame 实时笔记本DataFrame Spark SQL API 参考
Spark 上的 Pandas API
Spark 上的 Pandas API 允许您通过跨多个节点分布式运行来将 pandas 工作负载扩展到任意大小。如果您已经熟悉 pandas 并希望利用 Spark 处理大数据Spark 上的 pandas API 可以让您立即提高工作效率并让您无需修改代码即可迁移应用程序。您可以拥有一个既适用于 pandas测试、较小的数据集又适用于 Spark生产、分布式数据集的代码库并且可以轻松地在 pandas API 和 Spark 上的 Pandas API 之间切换而无需任何开销。
Spark 上的 Pandas API 旨在使从 pandas 到 Spark 的过渡变得容易但如果您是 Spark 新手或决定使用哪个 API我们建议使用 PySpark请参阅Spark SQL 和 DataFrames。 快速入门Spark 上的 Pandas API 实时笔记本Spark 上的 pandas API Spark 上的 Pandas API 参考
结构化流媒体
Structured Streaming 是一个基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎。您可以像表达静态数据的批量计算一样表达流计算。Spark SQL 引擎将负责增量且持续地运行它并随着流数据不断到达而更新最终结果。 结构化流编程指南 结构化流 API 参考
机器学习MLlib
MLlib 构建于 Spark 之上是一个可扩展的机器学习库它提供了一组统一的高级 API可帮助用户创建和调整实用的机器学习管道。 机器学习库 (MLlib) 编程指南 机器学习 (MLlib) API 参考
Spark 核心和 RDD
Spark Core 是 Spark 平台的底层通用执行引擎所有其他功能都构建在其之上。它提供RDD弹性分布式数据集和内存计算能力。
请注意RDD API 是一个低级 API可能难以使用并且您无法从 Spark 的自动查询优化功能中受益。我们建议使用 DataFrame请参阅上面的Spark SQL 和 DataFrame而不是 RDD因为它可以让您更轻松地表达您想要的内容并让 Spark 自动为您构建最高效的查询。 Spark 核心 API 参考
Spark 流旧版
Spark Streaming 是核心 Spark API 的扩展可实现实时数据流的可扩展、高吞吐量、容错流处理。
请注意Spark Streaming 是上一代 Spark 流引擎。这是一个遗留项目不再更新。Spark 中有一个更新且更易于使用的流引擎称为 “结构化流”您应该将其用于流应用程序和管道。 Spark Streaming 编程指南旧版 Spark Streaming API 参考旧版