作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
Apache Spark是由加州大学伯克利分校AMP实验室开发的一个开源大数据处理框架。它基于Hadoop MapReduce计算模型实现，可以有效地处理海量数据并将结果存储到外部系统或数据库中。Spark提供高性能、可扩展性、容错性和易用性等优点。在大数据分析场景下，PySpark是Spark的Python API。本文通过一个简单的案例来介绍Pyspark的安装及使用方法。文章将详细介绍Spark编程模型，主要包括RDD、DataFrame、Dataset三种数据结构，对每个数据结构的操作，PySpark的数据转换函数（UDF），以及一些常用的机器学习算法。希望通过本文，读者能够了解Pyspark的基本使用方法，掌握面向对象编程的技巧，同时也会提升自己对Spark的理解。
2.基本概念术语说明
2.1 Apache Spark概述
Apache Spark是由加州大学伯�利分校AMP实验室开发的一个开源大数据处理框架。它基于Hadoop MapReduce计算模型实现，可以有效地处理海量数据并将结果存储到外部系统或数据库中。Spark提供高性能、可扩展性、容错性和易用性等优点。Spark支持多语言编写的应用，如Scala、Java、Python、R、SQL、Hive SQL、Pig Latin等，而且还提供了超过八十种高级算子API，使得用户可以轻松快速地进行数据处理。其独有的弹性分布式内存计算功能，使得Spark可以在内存中进行数据缓存，并在计算过程中自动进行数据调度，提高了运算速度。Spark由三个组件构成——Spark Core、Spark Streaming、Spark SQL、Spark MLlib和Spark GraphX，其中Co
本文转载自: https://blog.csdn.net/universsky2015/article/details/132825609
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