Spark-Structured API入门

深入探讨 Spark Streaming 和 Structured Streaming，剖析其模块构成与代码逻辑，助你透彻理解实时数据处理的原理与应用。

Spark 2.3.0 API 文档提供了 Java、Scala、Python 和 R 中的高级 API，以及支持通用执行图的优化引擎。还包括一系列高级工具，如 Spark SQL（用于 SQL 和结构化数据处理）、MLlib（用于机器学习）、GraphX（用于图处理）和 Spark Streaming。

Structured Streaming 的编程模型挺友好，适合之前用过 Spark Streaming 的朋友。以前那套 RDD 微批的方式其实有点绕，Structured Streaming 把它搞成了类似 SQL 的风格，写起来清爽不少。 Streaming 数据的一大难点就是“实时”两个字。Structured Streaming 的设计思路就挺聪明的，把数据看成一张永远追加的表，你写 SQL 或者 DataFrame 操作就行，系统自动搞定底层的增量，响应也快。 你写个readStream，接 Kafka、Socket 都行，再配个writeStream输出到文件、数据库，甚至控制台

想要大数据流和批的同时又不想被小文件和数据碎片困扰？Delta Lake结合了流式和批的优势，给你带来不一样的体验。Delta Architecture设计上是为了让数据湖更高效，支持ACID事务，保证数据的一致性和可靠性。是对于数据工程师，Delta Lake你避免了传统方法中小文件过多导致的性能下降问题，还能快速应对增量数据的实时。而且，它能简化数据验证和纠错过程，减少运营负担。这些特点都让它在数据湖上变得给力。如果你现在的系统需要支持实时数据流和批不间断的更新，Delta Lake一定会让你的工作更加轻松和高效。所以，如果你还在为数据湖中的小文件、延迟烦恼，试试Delta Lake吧，搭

Apache Spark 2.1.0是Apache Spark的一个重要版本，为大数据处理提供了高效、易用的计算框架。在Java API方面，Spark提供了丰富的类库，使开发者能够便捷地构建分布式数据处理应用。将深入探讨Apache Spark 2.1.0中的Java API及其关键知识点。首先介绍SparkContext，作为所有操作的入口点，通过SparkConf配置信息创建连接到集群的SparkContext。其次，RDD（弹性分布式数据集）作为基本数据抽象，在不可变且分区的特性下，开发者可以使用SparkContext的parallelize()方法创建RDD或从HDFS、HBase

Spark 1.6.0 API CHM is a compiled help manual created from the original Spark 1.6.0 API documentation. This CHM version allows offline browsing, convenient for users who prefer quick access to Spark's functions, classes, and usage guidelines without needing an internet connection. The compilation pr

Spark 是一种类似 Hadoop 的开源集群计算环境。与 Hadoop 相比，Spark 具有以下优点：启用了内存分布数据集、支持交互式查询和优化了迭代工作负载。Spark 采用 Scala 语言实现，将 Scala 作为其应用程序框架。Scala 与 Spark 紧密集成，使 Scala 能够像操作本地集合对象一样轻松操作分布式数据集。

此学习资料适合初学者，提供 Spark 的基础入门知识。

最新版本的Spark 2.1.1的 Java 和 Scala 官方 API CHM 文档，自己制作的版本，虽然有些小问题，但基本功能和内容都全。想了解Spark的 API 细节？这份文档适合用来快速查阅。文档结构清晰，搜索功能也挺方便。虽然有些细节需要自己调整，但总体上还是蛮实用的。如果你是Spark开发者，或者在使用Scala大数据，这个资源还是挺值得一试的。嗯，下载链接也方便，随时可以查看，无需联网。总体来说，挺推荐的！