Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统,专为大数据处理设计,支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式,通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度,具备高效、易用且可扩展的特性,广泛应用于数据科学与大数据分析领域,为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。
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发布者: apache
类型: 镜像
apache/sparkApache Spark™ 是一款多语言引擎,适用于在单节点机器或集群上执行数据工程、数据科学和机器学习任务。它提供 Scala、Java、Python 和 R 的高级 API,以及支持数据分析通用计算图的优化引擎。同时,Spark 还包含一系列丰富的高级工具,具体包括:用于 SQL 和 DataFrames 的 Spark SQL、适用于 pandas 工作负载的 pandas API on Spark、机器学习库 MLlib、图处理工具 GraphX,以及流处理组件 Structured Streaming。
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最新的 Spark 文档(含编程指南)可在 项目网页 查看。本 README 文件仅包含基本的环境设置说明。
使用 Spark 最简单的方式是通过交互式 Scala Shell:
bashdocker run -it apache/spark /opt/spark/bin/spark-shell
尝试以下命令,预期返回结果为 1,000,000,000:
scalascala> spark.range(1000 * 1000 * 1000).count()
相关文档请参见:<[***]>
可使用 Docker 镜像:<[***]>
可使用 Docker 镜像:<[***]>
以下是 apache/spark 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 版本下载页面。

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