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。
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
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 docker.xuanyuan.run/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：<[]>
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 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull apache/spark:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"