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Spark框架生态系统包括以下关键组件:
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Spark Core:Spark框架组件提供基本的数据处理功能,例如RDD(弹性分布式数据集)。
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Spark SQL:用于处理结构化数据的组件。 提供类似SQL的查询语言,让您轻松处理数据。 分析和处理。
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Spark Streaming:用于处理实时数据流的组件。 实时处理数据并与 Spark Core 集成。 火花 SQL。
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MLlib:Spark常用的机器学习库,为用户提供多种机器学习算法,方便数据分析和建模。
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GraphX:用于图数据处理的组件,提供图算法和图数据处理功能。
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SparkR:提供R语言接口,允许R用户使用Spark框架进行数据处理和分析。
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Spark ML:用于机器学习,提供更加面向对象的 API,使用户可以更轻松地构建机器学习模型。 。
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Spark GraphFrames:用于图形数据处理的组件。 提供更先进的图数据处理能力,支持更复杂的图算法。 。
除了上面列出的组件之外,Spark框架还有其他插件和扩展组件,例如Spark-Hive。 。 、Spark-Kafka等,为用户提供了更丰富的功能和更广泛的应用场景。
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