Apache Spark 3.0 拥抱大数据处理分析引擎
目录
资源概述
github代码库：https://github.com/apache/spark
Python，Scala，Java一睹为快示例：http://spark.apache.org/examples.html
Spark Java版本示例：https://github.com/apache/spark/tree/master/examples/src/main/java/org/apache/spark/examples
作为Java编程开发者，官网已经尽可能为我们提供便利了，你想要的都在这里：
俗话说，知子莫如父，Apache spark的特性和版本指导都可以准确找到：http://spark.apache.org/documentation.html
Spark能干什么，请大家务必记住以下这些特性：
速度
运行工作负载的速度提高了100倍。
Apache Spark使用最新的DAG调度程序，查询优化器和物理执行引擎，可实现批处理和流数据的高性能。
Hadoop和Spark中的逻辑回归
使用方便
使用Java，Scala，Python，R和SQL快速编写应用程序。
Spark提供了80多个高级操作员，可轻松构建并行应用程序。您可以 从Scala，Python，R和SQL Shell 交互使用它。
df =火花。阅读。json （“ logs.json” ） df。其中（“年龄> 21” ） 。选择（“ name.first” ）。显示（）
Spark的Python DataFrame API
通过自动模式推断读取JSON文件
通过自动模式推断读取JSON文件
无处不在
Spark可在Hadoop，Apache Mesos，Kubernetes，独立或云中运行。它可以访问各种数据源。
您可以在EC2，Hadoop YARN，Mesos或Kubernetes上使用其独立集群模式运行Spark 。访问HDFS， Alluxio， Apache Cassandra， Apache HBase， Apache Hive以及数百种其他数据源中的数据。
切记：官网从来都是最好的老师，道听途说不足为信！