apache/spark
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。
Apache Spark
Apache 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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在线文档
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。
交互式 Scala Shell
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()
在 Kubernetes 上运行 Spark
相关文档请参见：<[***]>
在 Spark 上运行 Python
可使用 Docker 镜像：<[***]>
在 Spark 上运行 R
可使用 Docker 镜像：<[***]>
更多相关 Docker 镜像与资源
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：
- bitnami/spark Docker 镜像说明（Apache Spark 大数据处理引擎，Bitnami 企业级配置）
- library/spark Docker 镜像说明（Apache Spark 大数据处理引擎，官方标准版本）
- bitnami/flink Docker 镜像说明（Apache Flink 流处理引擎，Bitnami 企业级配置）
- library/flink Docker 镜像说明（Apache Flink，流处理和批处理大数据引擎）
- apache/hadoop Docker 镜像说明（Apache Hadoop 大数据处理框架，适合分布式存储和计算）
镜像拉取方式
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。
更多 spark 镜像推荐
library/spark
Docker 官方镜像
Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。
118 次收藏100万+ 次下载
23 天前更新
bitnami/spark
Bitnami Secure Images（VMware Tanzu）
比特纳米Spark安全镜像是一种为Apache Spark大数据处理框架提供的预配置、安全加固的软件镜像，它集成了必要的依赖组件，经过严格的安全审查与漏洞修复，支持快速部署和持续更新，确保用户能够便捷、安全地搭建和运行Spark集群，适用于企业级大数据分析、数据处理等场景，满足合规性要求并有效降低运维复杂度。
188 次收藏1000万+ 次下载
8 个月前更新
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bitnamicharts
Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。
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8 个月前更新
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rancher
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10 年前更新
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localstack
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4 年前更新
openeuler/spark
openeuler
官方Spark Docker镜像，基于openEuler构建，是多语言引擎，支持数据工程、数据科学和机器学习，可在单节点或集群运行，提供Scala、Java、Python、R等API及Spark SQL、MLlib等工具。
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5 个月前更新
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